Stage Représentation Multizonale d'Un Incendie H/F - EDF

Représentation multizonale d'un incendie

Contexte
EDF Recherche et Développement développe des compétences en modélisation de l'incendie pour contribuer à la garantie de la sûreté des centrales nucléaires d'EDF. Les applications industrielles sont actuellement centrées sur les études de risque dans les centrales nucléaires du Parc EDF. EDF s'appuie notamment sur les moyens d'essais (de l'échelle de la matière à l'échelle réelle) et les outils numériques (code à zones et code CFD) du département MFEE d'EDF R&D.

Objectifs du stage
Lors du développement d'un incendie dans un compartiment, les fumées piégées sous le plafond forment une couche chaude qui remplit progressivement le local par effet piston. Cette stratification est captée expérimentalement par la mesure des températures des gaz à différentes hauteurs dans le local.

Afin de quantifier l'envahissement des fumées dans le local, une approche classique consiste à représenter cette stratification à l'aide de deux ou trois zones, dont les épaisseurs et les températures sont déduites des mesures de températures par régression et calage de données. Plusieurs méthodes de régression sont proposées dans la littérature avec leurs avantages et inconvénients.

Le premier objectif du stage est d'évaluer ces méthodes sur les données d'essais disponibles à EDF R&D afin d'en dégager une bonne pratique d'utilisation.
Classiquement, ces méthodes de régression sont appliquées sur quelques essais afin d'en montrer la pertinence a postériori.

Le second objectif est de corréler les caractéristiques de la stratification obtenues aux conditions d'essais afin d'essayer d'apporter un caractère prédictif à ces méthodes.
Les traitements de données seront réalisés en langage Python et à l'aide de la plateforme de traitement statistique OpenTURNS.

Stage de fin d'études d'ingénieur ou équivalent Master II de 6 mois à partir de février/mars 2026

Compétences : mécanique des fluides et énergétique, modélisation physique et simulation numérique, physique de l'incendie, programmation (Python, Linux), anglais, mathématiques appliquées