Topic description
La contamination des milieux aquatiques par les métaux toxiques (cadmium, mercure, plomb, nickel, chrome, cuivre, zinc) représente un enjeu environnemental et sanitaire majeur en Europe, notamment en France où les normes strictes imposent aux industries de traiter leurs effluents. Les méthodes conventionnelles de dépollution, comme la précipitation, l'extraction liquide/liquide ou l'adsorption sur charbon actif, présentent des limites (coûts élevés, faible sélectivité, inefficacité à basse concentration, production de résidus toxiques). Dans ce contexte, les biohydrogels à base de biopolymères émergent comme une alternative prometteuse, grâce à leur biodégradabilité, leur sélectivité et leur capacité à adsorber efficacement les métaux lourds par des groupes fonctionnels et une structure poreuse hydrophile. Cependant, leur application est limitée par une faible résistance mécanique, particulièrement pour les polymères naturels.
Ce projet propose une approche innovante pour surmonter ces défis, en combinant science des matériaux, chimie des polymères et analyse avancée des données. L'originalité réside dans la conception de biohydrogels renforcés par des réseaux polymères semi-interpénétrés ou réticulés, intégrant des charges fonctionnelles (oxyde de graphène, particules magnétiques, silice) pour optimiser à la fois les propriétés mécaniques et l'efficacité d'adsorption. Trois objectifs principaux structurent la recherche :
1.Conception et caractérisation de biohydrogels avancés : sélection et fonctionnalisation de biopolymères (chitosan, alginate, etc.) en fonction de leur affinité avec les métaux cibles, suivie d'une optimisation de leur réticulation et d'un renforcement par des charges ou des polymères compatibles. Les matériaux seront caractérisés par des techniques de pointe (FTIR, XPS, MEB, MET).
2.Évaluation des performances d'adsorption : tests en milieu contrôlé pour étudier l'influence du pH, de la température et des ions compétitifs, ainsi que l'analyse de l'homogénéité de l'adsorption via des techniques comme la spectrométrie d'émission atomique de plasma induit par laser (LIBS) en collaboration avec l'Université de la Corogne. L'étude portera également sur des effluents complexes, reflétant les conditions industrielles.
3.Corrélation entre structure et propriétés : analyse des propriétés rhéologiques, morphologiques (traitement d'image par IA, réseaux de neurones UNET) et structurales (SAXS) pour établir des modèles prédictifs reliant la microstructure des hydrogels à leur capacité d'adsorption.
L'originalité du projet repose sur une approche pluridisciplinaire, combinant élaboration de matériaux, caractérisation avancée et modélisation par intelligence artificielle. L'utilisation de réseaux de neurones pour l'analyse d'images MEB et la collaboration internationale pour des analyses LIBS innovantes permettent d'envisager une compréhension fine des mécanismes d'adsorption et une optimisation ciblée des matériaux. Enfin, ce projet s'inscrit dans une démarche d'économie circulaire, en proposant des solutions durables et valorisables pour la dépollution des eaux.
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Contamination of aquatic environments by toxic metals (cadmium, mercury, lead, nickel, chromium, copper, zinc) represents a major environmental and public health challenge in Europe, particularly in France, where stringent regulations require industries to treat their effluents. Conventional remediation methods—such as precipitation, liquid-liquid extraction, and activated carbon adsorption—have significant limitations, including high costs, low selectivity, inefficacy at low concentrations, and the generation of toxic residues.
In this context, biopolymer-based biohydrogels have emerged as a promising alternative due to their biodegradability, selectivity, and ability to efficiently adsorb heavy metals through functional groups and a hydrophilic porous structure. However, their application is constrained by poor mechanical strength, especially for natural polymers.
This project proposes an innovative approach to address these challenges by integrating materials science, polymer chemistry, and advanced data analysis. The originality lies in the design of reinforced biohydrogels using semi-interpenetrating or cross-linked polymer networks, incorporating functional fillers (graphene oxide, magnetic particles, silica) to optimize both mechanical properties and adsorption efficiency.
The research is structured around three main objectives:
1. Design and characterization of advanced biohydrogels:
Selection and functionalization of biopolymers (chitosan, alginate, etc.) based on their affinity for target metals, followed by optimization of cross-linking and reinforcement with compatible fillers or polymers. Materials will be characterized using state-of-the-art techniques (FTIR, XPS, SEM, TEM).
2. Evaluation of adsorption performance:
Controlled-environment tests to study the influence of pH, temperature, and competing ions, along with adsorption homogeneity analysis using techniques such as laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) in collaboration with the University of A Coruña. The study will also focus on complex effluents, reflecting industrial conditions.
3. Structure-property correlation:
Analysis of rheological, morphological (AI-based image processing, U-Net neural networks), and structural (SAXS) properties to develop predictive models linking hydrogel microstructure to adsorption capacity.
The project's originality stems from its multidisciplinary approach, combining materials development, advanced characterization, and artificial intelligence modeling. The use of neural networks for SEM image analysis and international collaboration for innovative LIBS techniques will enable a detailed understanding of adsorption mechanisms and targeted material optimization. Finally, this project aligns with the principles of the circular economy, offering sustainable and valorizable solutions for water remediation.
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Début de la thèse : 01/10/
Funding category
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
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