Stage Bac+5 Comparaison d'Acv de Batteries H/F - 38

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiositéLa 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.

https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124593
https://doi.org/10.1038/s41893-019-0222-5
https://doi.org/10.1038/s41467-024-54634-y

Stage basé à Grenoble.