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--> Url version détaillée , Url version formatée Structure name contains or id is : "409065;155441;135971;102266;212248;578082", Publication type : "('ART')"
779.
titre
Correction: Gasperi et al. Micropollutants in Urban Runoff from Traffic Areas: Target and Non-Target Screening on Four Contrasted Sites. Water 2022, 14, 394
auteur
Johnny Gasperi, Julien Le Roux, Steven Deshayes, Sophie Ayrault, Louise Bordier, Lila Boudahmane, Hélène Budzinski, Emilie Caupos, Nadège Caubrière, Kelsey Flanagan, Martin Guillon, Nina Huynh, Pierre Labadie, Laurent Meffray, Pascale Neveu, Chandirane Partibane, Julien Paupardin, Mohamed Saad, Lucie Varnede, Marie-Christine Gromaire
article
, MDPI, 2022, 14 (14), pp.2215. ⟨10.3390/w14142215⟩
titre
Determinants of Evapotranspiration in Urban Rain Gardens: A Case Study with Lysimeters under Temperate Climate
auteur
Ahmeda Assann Ouédraogo, Emmanuel Berthier, Brigitte Durand, Marie-Christine Gromaire
article
, MDPI, 2022, 9 (3), pp.42. ⟨10.3390/hydrology9030042⟩
titre
Choisir de lutter contre certaines pollutions plutôt que d’autres - Mise en visibilité et ignorance des facteurs de dégradation du Lac de Guiers
auteur
Youssoupha Tall, José -Frédéric Deroubaix, Ibrahima Dia, Veronica Mitroi, Tidiane Ndoye, Sylvain Faye, Jean-François Humbert
article
, Société d'Anthropologie des Connaissances, 2021, 15 (4)
titre
High-Resolution Mass Spectrometry Screening of Wastewater Effluent for Micropollutants and Their Transformation Products during Disinfection with Performic Acid
auteur
Maolida Nihemaiti, Nina Huynh, Romain Mailler, Perrine Mèche-Ananit, Vincent Rocher, Rachid Barhdadi, R. Moilleron, Julien Le Roux
article
, American Chemical Society, 2022, ⟨10.1021/acsestwater.2c00075⟩
titre
Importance of Local and Regional Scales in Shaping Mycobacterial Abundance in Freshwater Lakes
auteur
Adélaïde Roguet, Claire Therial, Arnaud Catherine, Adèle Bressy, Gilles Varrault, Lila Bouhdamane, Viet Tran Khac, Bruno J. Lemaire, B. Vinçon-Leite, Mohamed Saad, Laurent Moulin, Françoise S. Lucas
article
, Springer Verlag, 2018, 75 (4), pp.834-846. ⟨10.1007/s00248-017-1088-6⟩

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Membre de

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