Titre du poste

Apprentissage conjoint de modèles, inversion et classification de données de spectroscopie RMN (6 mois)

Emplacement

Clamart

Champ d’application du stage

L’objectif du stage est de travailler sur la classification des données de résonance magnétique nucléaire (RMN) d’échantillons de roches et de fluides mesurés en combinant la physique mathématique (équations intégrales issues de la physique de la RMN et de la théorie de l’approximation) et les méthodes d’apprentissage automatique (optimisation basée sur la descente de gradient et bibliothèques de différenciation automatique). Les instruments RMN mesurent directement la quantité d’atomes d’hydrogène dans un échantillon, ce qui permet de déterminer la porosité et la perméabilité d’un matériau poreux ainsi que les différentes sources d’hydrogène dans les liquides. Ces techniques sont utilisées pour déterminer les propriétés des formations géologiques ainsi que leur contenu organique, ce qui les rend essentielles pour comprendre les réservoirs d’hydrocarbures ainsi que l’origine et l’évolution de la vie dans les corps extraterrestres et célestes.

Responsaibilités

Le candidat travaillera sur le développement d’algorithmes, l’infracturation informatique pour la vérification et la validation de l’algorithme. Au cours du développement de l’algorithme, le candidat sera exposé à de nombreux niveaux du processus, depuis le concept jusqu’au déploiement et à l’utilisation. Il travaillera dans un environnement multidisciplinaire composé de mathématiciens industriels, de physiciens, d’ingénieurs en logiciel et de personnel de terrain. Les résultats du stage seront documentés en termes de rapports et de codes.

Compétences requises

- Compétences en communication orale et écrite en anglais

- Compétences en programmation (Python, C/C++/C#, etc.)

- Mathématiques appliquées et informatiques.