Laboratoire Eau Environnement et Systèmes Urbains (Leesu)

Dernières publications

--> Url version détaillée , Url version formatée Structure name contains or id is : "409065;155441;135971;102266;212248;578082", Publication type : "('ART')"
912.
titre
Time-varying microplastic contributions of a large urban and industrial area to river sediments
auteur
E. Dhivert, J. Pruvost, T. Winiarski, Johnny Gasperi, F. Delor-Jestin, Bruno Tassin, B. Mourier
article
, 2024, 347, pp.123702. ⟨10.1016/j.envpol.2024.123702⟩
titre
COVID lockdown significantly impacted microplastic bulk atmospheric deposition rates
auteur
Max Beaurepaire, Johnny Gasperi, Bruno Tassin, Rachid Dris
article
, 2024, 344, pp.123354. ⟨10.1016/j.envpol.2024.123354⟩
titre
Fate of nitrogen in French human excreta: Current waste and agronomic opportunities for the future
auteur
Thomas Starck, Tanguy Fardet, Fabien Esculier
article
, 2024, 912, pp.168978. ⟨10.1016/j.scitotenv.2023.168978⟩
titre
Supporting the Design of On-Site Infiltration Systems: From a Hydrological Model to a Web App to Meet Pluriannual Stormwater Volume Reduction Targets
auteur
Jérémie Sage, Emmanuel Berthier, Marie-Christine Gromaire, Ghassan Chebbo
article
, 2024, 29 (3), ⟨10.1061/JHYEFF.HEENG-6092⟩
titre
The role of turbulence in the deposition of intrinsically buoyant MPs
auteur
Marziye Molazadeh, Guilherme Calabro-Souza, Fan Liu, Bruno Tassin, Lorenzo Rovelli, Andreas Lorke, Rachid Dris, Jes Vollertsen
article
, 2024, 911, pp.168540. ⟨10.1016/j.scitotenv.2023.168540⟩

Tutelles

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