Inversion d'images radar pour la reconstruction de champs de vagues


Stage en Data / Mathématiques Appliquées

  • Début

    Entre avril et octobre 2023
    de 5 à 6 mois
  • Localisation

    Ile de France
  • Indemnité

    Oui
[Réf. : IFPEN_Stage_2023_R113_04]

IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action, articulée autour de quatre priorités stratégiques : Mobilité Durable, Energies Nouvelles, Climat / Environnement / Economie circulaire et Hydrocarbures Responsables.

Dans le cadre de la mission d’intérêt général confiée par les pouvoirs publics, IFPEN concentre ses efforts sur :

  • l’apport de solutions aux défis sociétaux de l’énergie et du climat, en favorisant la transition vers une mobilité durable et l’émergence d’un mix énergétique durable ;
  • la création de richesse et d’emplois, en soutenant l’activité économique française et européenne et la compétitivité des filières industrielles associées.

Partie intégrante d’IFPEN, l’école d’ingénieurs IFP School prépare les générations futures à relever ces défis.

Inversion d’images radar pour la reconstruction de champs de vagues

Les radars de navigation à bande X, omniprésents sur les navires et les installations maritimes et côtières, pourraient être des instruments prometteurs pour mesurer la houle, car les images qu’ils fournissent peuvent être traitées pour obtenir une reconstruction vague-à-vague de la surface de la mer.

Cette reconstruction serait utilisable aussi bien à des fins de monitoring dans le domaine des énergies marines renouvelables, que pour réaliser des prédictions en temps réel des vagues, ou du mouvement d’un navire, sur des horizons de plusieurs minutes, pour améliorer la faisabilité et la sécurité d’un grand nombre d’opérations en mer.

Toutefois, malgré leurs perspectives prometteuses, les radars ne donnent qu’une mesure très indirecte de la houle, via le phénomène appelé « fouillis de mer » : ainsi, bien que les images radar présentent des motifs qui ressemblent aux vagues, elles ne sont en aucun cas une photographie directe de la surface de la mer à un instant donné.

Pour faire des radars de véritables capteurs distants de la surface de la mer, une méthode d’inversion « vague-à-vague » et en temps réel d’images radar du fouillis de mer reste à inventer.

Mission proposée

Sur la base de données radar simulées numériquement, et éventuellement de données réelles, la·le stagiaire travaillera à l’élaboration d’une méthode d’inversion capable d’intégrer les mécanismes de formation et de modulation du fouillis de mer.

Avec le support des promoteurs de stage, il·elle étudiera en particulier la faisabilité d’une approche par apprentissage profond. Il·elle contribuera ainsi à lever les verrous scientifiques, méthodologiques et technologiques qui empêchent aujourd’hui d’avoir une approche universelle et en temps réel d’inversion des images radar, et, in fine, d’utiliser les radars à bande X comme de véritables capteurs distants pour l’observation de l’océan.

Le stagiaire aura la chance de travailler dans un domaine porteur et d’une grande richesse scientifique et technique.

Profil recherché

Etudiant·e en 3ème année d’école d’ingénieur ou équivalent, idéalement Master 2 recherche.

  • Très bonnes bases en automatique et/ou physique statistique et/ou mathématiques appliquées et/ou sciences des données.
  • La·le candidat·e saura se montrer force de proposition.
  • Aptitude à lire des publications scientifiques en anglais, pour appréhender l’état de l’art sur le sujet.

Le projet pourra éventuellement déboucher sur une thèse portant sur la thématique du stage et plus généralement sur l’estimation, la modélisation et la simulation numérique d’états de mer.

handi accueillante
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Contact

IFP Energies nouvelles - Sciences et Technologies du Numérique - Alexis Mérigaud
4 Avenue du Bois Préau 1 et, Rueil-Malmaison, France - 92500 Rueil-Malmaison
Tél. : NC

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