Laboratoire Eau Environnement et Systèmes Urbains (Leesu)

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Improving monitoring of dissolved organic matter from the wastewater treatment plant to the receiving environment: A new high-frequency in situ fluorescence sensor capable of analyzing 29 pairs of Ex/Em wavelengths
auteur
Angélique Goffin, Gilles Varrault, Nadège Musabimana, Antoine Raoult, Metehan Yilmaz, Sabrina Guérin-Rechdaoui, Vincent Rocher
article
, 2025, 325, pp.125153. ⟨10.1016/j.saa.2024.125153⟩
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arcMS: transformation of multi-dimensional high-resolution mass spectrometry data to columnar format for compact storage and fast access
auteur
Julien Le Roux, Julien Sade
article
, 2024, 4 (1), ⟨10.1093/bioadv/vbae160⟩
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Litter in French urban areas—part 1: composition, sources, and spatio-temporal variations on urban surfaces
auteur
Lauriane Ledieu, Romain Tramoy, David Mabilais, Sophie Ricordel, Zoé Bridant, Eric Bouchet, Clémence Bruttin, Bruno Tassin, Johnny Gasperi
article
, 2024, ⟨10.1007/s11356-024-35203-8⟩
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Unraveling Lake Geneva's hypoxia crisis in the Anthropocene
auteur
Laura M V Soares, Olivia Desgué‐itier, Cécilia Barouillet, Céline Casenave, Isabelle Domaizon, Victor Frossard, Nelson G Hairston, Andrea Lami, Bruno J Lemaire, Georges‐marie Saulnier, Frédéric Soulignac, Brigitte Vinçon‐leite, Jean‐philippe Jenny
article
, 2024, ⟨10.1002/lol2.10435⟩
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Quantification Approaches in Non-Target LC/ESI/HRMS Analysis: An Interlaboratory Comparison
auteur
Louise Malm, Jaanus Liigand, Reza Aalizadeh, Nikiforos Alygizakis, Kelsey Ng, Emil Egede Fro̷kjær, Mulatu Yohannes Nanusha, Martin Hansen, Merle Plassmann, Stefan Bieber, Thomas Letzel, Lydia Balest, Pier Paolo Abis, Michele Mazzetti, Barbara Kasprzyk-Hordern, Nicola Ceolotto, Sangeeta Kumari, Stephan Hann, Sven Kochmann, Teresa Steininger-Mairinger, Coralie Soulier, Giuseppe Mascolo, Sapia Murgolo, Manuel Garcia-Vara, Miren López de Alda, Juliane Hollender, Katarzyna Arturi, Gianluca Coppola, Massimo Peruzzo, Hanna Joerss, Carla van der Neut-Marchand, Eelco N Pieke, Pablo Gago-Ferrero, Ruben Gil-Solsona, Viktória Licul-Kucera, Claudio Roscioli, Sara Valsecchi, Austeja Luckute, Jan H Christensen, Selina Tisler, Dennis Vughs, Nienke Meekel, Begoña Talavera Andújar, Dagny Aurich, Emma L Schymanski, Gianfranco Frigerio, André Macherius, Uwe Kunkel, Tobias Bader, Pawel Rostkowski, Hans Gundersen, Belinda Valdecanas, W Clay Davis, Bastian Schulze, Sarit Kaserzon, Martijn Pijnappels, Mar Esperanza, Aurélie Fildier, Emmanuelle Vulliet, Laure Wiest, Adrian Covaci, Alicia Macan Schönleben, Lidia Belova, Alberto Celma, Lubertus Bijlsma, Emilie Caupos, Emmanuelle Mebold, Julien Le Roux, Eugenie Troia, Eva de Rijke, Rick Helmus, Gaëla Leroy, Niels Haelewyck, David Chrastina, Milan Verwoert, Nikolaos S Thomaidis, Anneli Kruve
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, 2024, 96, pp.16215 - 16226. ⟨10.1021/acs.analchem.4c02902⟩

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Offre de stage M2 au Leesu en 2021 - Modélisation des eaux usées

par Daniel Thevenot - publié le , mis à jour le

Offre de stage de recherche M2 en 2021 au Leesu, Lama et Siaap sur la modélisation et prévision de la qualité des eaux usées en entrée d’une station d’épuration - Possibilité de poursuite en thèse à partir de septembre 2021

Contexte général du stage

Ce stage se déroulera entre le Lama (Laboratoire d’Analyse et de Mathématiques Appliquées) et le Leesu (Laboratoire Eau Environnement et Systèmes Urbains), en collaboration avec le SIAAP (Syndicat Interdépartemental pour l’Assainissement de l’Agglomération Parisienne). Il s’agit de développer des outils statistiques de prévisions de qualité des eaux usées en entrée de station d’épuration afin de construire des outils d’aide à la décision en ligne pour adapter les traitements des eaux usées plus rapidement.

Ce stage s’inscrit au sein de deux projets co-financeurs :

Objectifs attendus

A partir d’un historique de données de capteurs à 15 minutes d’intervalle sur plusieurs années de différentes mesures telles que le débit, les matières en suspension, le pH, la température ou la conductivité, à l’entrée d’une station d’épuration (La Frète, Seine-Aval), le stagiaire devra mener une analyse statistique de ces données pour estimer les tendances, les saisonnalités, les corrélations et la dynamique des séries résiduelles afin de trouver un modèle capable de faire des prévisions à horizon une journée. Des données supplémentaires provenant des réseaux et d’autres stations pourront ensuite être incorporées et analysées pour déterminer leur pouvoir prédictif. Le stage (rémunéré) se poursuivra par une thèse (dont le financement est assuré) pour affiner le travail précédent en termes de précision et construire à l’aide de techniques de l’apprentissage statistique (machine learning) un outil d’aide à la décision en ligne pour les exploitants des stations d’épuration.

Profil recherché

Étudiant(e) en Master 2 ou 3ème année d’école d’ingénieur en Mathématiques Appliquées disposant des qualités suivantes :

  • Bonne connaissance en analyse de données et séries temporelles.
  • Bonne connaissance des logiciels pour l’analyse de données (Python/R).
  • Des connaissances en « machine learning » seront considérées comme un avantage.

Informations pratiques

Pour postuler

Envoyez un CV à jour, un relevé de notes de votre dernière année d’étude et une lettre de motivation à Sophie Laruelle

Offre de stage