La comparaison d’Analyse de Cycle de Vie (ACV) des batteries est indispensable pour aider à réduire leurs impacts environnementaux, mais les ACV sont rarement comparables en l’état. Cela s’explique par les différences dans les unités fonctionnelles, les périmètres considérés, les bases de données utilisées, les localisations et tailles des usines, les chimies et formats de cellules ou de packs, les hypothèses de performance, etc. De plus, de nombreux paramètres comportent des incertitudes et sont représentés par des variables aléatoires. On peut donc trouver dans la bibliographie des corrélations entre certains paramètres et les résultats, mais ce n’est pas suffisant pour établir une causalité.
Il manque l'équivalent d'une étude en double aveugle pour identifier l'effet d'un paramètre sur le résultat, toutes choses étant égales par ailleurs. Pour cela, il faut reproduire les études de la bibliographie dans un modèle unifié et paramétré, ce qui n'a jamais été fait. Cela permettra de les analyser de manière comparative ainsi que d'étudier les incertitudes associées.
Quelles seront vos missions?
- Utiliser un outil CEA basé sur Python et Brightway pour développer et implémenter un modèle paramétré d'ACV de batterie
- Reproduire dans ce modèle au moins 5 modèles ACV existants, parmi les plus reconnus
- Proposer une analyse mathématique pour calculer les contributions aux différences via les paramètres ou via l'arbre de procédés
- Proposer une visualisation claire pour cette analyse comparative des contributions.
Ce sujet présente un fort potentiel de publication.
Stage basé à Grenoble.
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