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Doctorant pour MiningBrines DC: Modélisation de l'évolution des eaux géothermales lors de l

Job in 5234, Villigen, Kanton Aargau, Switzerland
Listing for: Jobup
Full Time position
Listed on 2026-03-08
Job specializations:
  • Engineering
    Research Scientist
  • Research/Development
    Research Scientist
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 100000 - 125000 CHF Yearly CHF 100000.00 125000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Position: Doctorant pour MiningBrines DC13 : Modélisation de l'évolution des eaux géothermales lors de l'[...]
Location: Villigen

L'Institut Paul Scherrer PSI est le plus grand institut de recherche en Suisse. Rejoignez une équipe innovante pour relever les défis sociétaux.

Tâches
  • Développer un workflow de modélisation pour l'évolution chimique des fluides.
  • Quantifier l'impact des facteurs géologiques et chimiques sur l'efficacité énergétique.
  • Tester le modèle à travers des études de cas avec des partenaires industriels.
Compétences
  • Master en géosciences ou discipline liée, bonne connaissance en chimie.
  • Motivation pour la recherche interdisciplinaire et compétences en programmation.
  • Anglais courant requis, familiarité avec les logiciels thermodynamiques.

L'Institut Paul Scherrer PSI est le plus grand institut de recherche en sciences naturelles et en sciences de l'ingénieur en Suisse. Nous menons des recherches de pointe dans les domaines des technologies futures, de l'énergie et du climat, de l'innovation en santé et des fondamentaux de la nature. En réalisant des recherches fondamentales et appliquées, nous travaillons sur des solutions durables pour les grands défis auxquels sont confrontés la société, la science et l'économie.

Le PSI s'engage dans la formation des futures générations. Ainsi, environ un quart de notre personnel est composé de post-doctorants, doctorants ou apprentis. Au total, le PSI emploie 2300 personnes.

Depuis de nombreuses années, le Laboratoire de gestion des déchets mène des recherches pluridisciplinaires sur la sécurité et la conception des dépôts géologiques pour déchets radioactifs et les flux liés aux technologies des réacteurs nucléaires en utilisant une combinaison unique d'infrastructures expérimentales et de capacités de modélisation.

Pour un projet du Réseau Doctoral Marie Skłodowska-Curie (MSCA-DN), nous recherchons un

Vos tâches Projet « Développement et application d'un flux de travail de modélisation pour l'évolution de la chimie des fluides de l'extraction à la réinjection »

Le projet « Développement et application d'un flux de travail de modélisation pour l'évolution de la chimie des fluides de l'extraction à la réinjection » vise à améliorer la compréhension et la prédiction du comportement des fluides dans des systèmes géoénergétiques complexes, de l'extraction à la réinjection. Un objectif central est de quantifier comment les facteurs géologiques, géochimiques et techniques influencent conjointement la composition des fluides et, en fin de compte, l'efficacité de la production d'énergie géothermique ainsi que l'extraction des minéraux critiques.

Pour ce faire, un flux de travail de modélisation géochimique de type batch sera développé en utilisant des outils open source (par exemple marimo, jupyter) permettant de calculer les processus chimiques (par exemple précipitation/dissolution des minéraux) lors du transport et du traitement des fluides géothermaux avec le solveur thermodynamique PSI GEMS. Des processus de transport réactifs couplés plus complexes, par exemple l'entartrage des tuyaux, seront importés à partir de sous-modèles séparés ou comme modèles de substitution.

Le flux de travail permettra une modélisation robuste des fluides réactifs, du comportement des phases et des interactions de processus couplés lors de l'extraction de chaleur en combinaison avec l'extraction microbienne, physique ou chimique de matériaux critiques comme le lithium. Une fois établi, le flux de travail sera testé et affiné à travers des études de cas fournies par des partenaires industriels, garantissant une pertinence directe aux défis réels et facilitant le transfert de technologie.

Une analyse de sensibilité basée sur l'apprentissage automatique sera intégrée pour identifier les paramètres qui influencent le plus les résultats du modèle. Cette composante aidera à quantifier l'incertitude, à mettre en évidence les leviers clés pour la prise de décision opérationnelle et à évaluer la robustesse des prédictions sous différentes conditions opérationnelles.

Résultats attendus :
  • Développer un flux de travail informatique « facile à utiliser » basé sur des logiciels open source et le solveur thermodynamique GEMs3K de minimisation de l'énergie de Gibbs (GEM)
  • Mettre en place un modèle thermodynamique (modèle…
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