Depuis 60 ans, Sercel œuvre à la conception et la fabrication de solutions de haute technologie au service de l'exploration des sous-sol et de la surveillance des infrastructures. Des ressources naturelles à la Défense en passant par les nouvelles avancées en matière de transition énergétique, nous nous engageons à viser l'Excellence. C'est sur ces fondations solides que nous avons bâti notre réputation : fiabilité, confiance, et innovation au service de nos clients. Nous redoublons d'effort pour offrir des solutions et des services d'exception en mettant à profit notre expertises technologique sur notre marché historique et nos nouveaux marchés. Employant plus de 1300 personnes, Sercel est implanté dans 8 pays et 17 sites dont la France, les Etats-Unis, la Chine, et intervient dans le monde entier et comprend 8 Centres de R&D. Notre siège Social est basé à Nantes. Cette offre est une opportunité de contribuer à la stratégie d'un grand groupe français, leader historique de la sismique dans le monde, et de s'immerger dans le monde passionnant de l'Energie, de l'Industrie et de la Technologie, à l'heure de la Transition Ecologique et des soubresauts de la géopolitique énergétique mondiale.. Contexte : Au sein du Département Data de Sercel, en liaison avec les équipes Sources Marines, vous mettez au point des solutions de modélisation de bulles pour simuler des sources géophysiques. Sujet de stage : Les bulles de gaz, cruciales en géophysique pour générer des ondes permettant d'imager le sous‑sol marin, requièrent une modélisation dont la difficulté dépend de leur forme : les bulles sphériques se décrivent par de simples EDO, tandis que les bulles non sphériques en 3D nécessitent la méthode des éléments de frontière couplée à l'équation de Bernoulli, source d'instabilités numériques et de réglages empiriques. L'objectif de ce stage est d'analyser les causes d'instabilités présentes dans ces approches et de proposer des méthodes numériques stables, rigoureusement justifiées et sans paramètres ajustables, permettant de modéliser de manière fiable la dynamique des bulles dans différents contextes physiques. Missions confiées : Le stage suivra une progression par étapes afin d'analyser progressivement les sources d'instabilité et les leviers de stabilisation du modèle. En partant d'un cas simple, le schéma numérique sera progressivement enrichi pour tenir compte d'une physique plus réaliste. Intérêt de stage : Ce stage est l'occasion de travailler sur des problématiques de modélisation de bulle avec des méthodes nouvelles, en assurant la liaison entre le monde académique (laboratoire POEMS) et le milieu industriel (Sercel). Les modélisations obtenues seront comparées à des résultats de mesures effectuées dans des conditions réalistes de mise en œuvre. Environnement / outils informatiques : La connaissance d'un langage de programmation (tel que Python, C++, MATLAB ou Julia) est nécessaire, même si le stage ne requiert pas de maîtrise préalable du langage Julia utilisé dans les développements. La connaissance des méthodes des éléments de frontière (BEM) constitue un atout, mais n'est pas obligatoire. Profil souhaité : Etudiant(e) en Master 2 ou Dernière année Ecole Ingénieur Mathématiques Appliquées Une bonne maîtrise des méthodes numériques et un goût prononcé pour la modélisation et la programmation scientifique sont essentiels pour ce stage. Le ou la candidate devra également faire preuve d'un intérêt pour les applications physiques réalistes, notamment en géophysique et en acoustique, ainsi que d'une curiosité pour la comparaison entre modèles numériques et phénomènes observés. Durée : 4 à 6 mois Profil souhaité : Etudiant(e) en Master 2 ou Dernière année Ecole Ingénieur Mathématiques Appliquées Une bonne maîtrise des méthodes numériques et un goût prononcé pour la modélisation et la programmation scientifique sont essentiels pour ce stage. Le ou la candidate devra également faire preuve d'un intérêt pour les applications physiques réalistes, notamment en géophysique et en acoustique, ainsi que d'une curiosité pour la comparaison entre modèles numériques et phénomènes observés.
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