L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

-Vous exercerez votre activité au sein de l’unité de recherche REVERSAAL du Centre INRAE Lyon-Grenoble Auvergne Rhône-Alpes située à Villeurbanne, et qui compte 35 personnes (personnels temporaires compris) dont 12 ingénieurs/chercheurs permanents. Cette unité de recherche a pour objectif de faire progresser les connaissances pour élaborer des préconisations pertinentes et innovantes en termes de conception, de dimensionnement, d’exploitation et d’optimisation des installations de valorisation et de traitement des eaux résiduaires. Elle développe des recherches en génie des procédés visant à réutiliser les effluents traités et valoriser l’énergie et les matières, et réduire les émissions par les effluents, et conçoit des innovations digitales et outils d’aide à la décision. L’unité travaille notamment sur le traitement des micropolluants pour réduire l’impact de l’activité anthropique sur les milieux aquatiques. Dans ce cadre, elle mène plusieurs projets de recherche sur la modélisation des bioprocédés. 

Dans le cadre du projet Diamond « Digital Innovation to Accelerate the iMplementation Of Nature-based solutions for Decentralized wastewater treatment » financé par l’ANR 2026-2030, REVERSAAL travaille en collaboration avec l’université autrichienne BOKU à Vienne. Un des objectifs du projet est de développer des modèles pour décrire la rétention et la dégradation des micropolluants et des agents pathogènes, ainsi que de l’influence du colmatage, lors du fonctionnement des solutions sur la nature. Il contribue au déploiement de ces bioprocédés, notamment en ville. L’une des forces de l’UR REVERSAAL est de travailler sur des objets de recherche à l’échelle pilote de taille industrielle et à l’échelle réelle générant des jeux de données adaptés au calage de modèles et au développement d’outils d’aide à la décision.

Votre mission consistera à élaborer un modèle numérique dynamique de prédiction des micropolluants adaptés aux solutions fondées sur la nature. Vous combinerez les équations de différents processus, sorption-désorption, biotransformation par cométabolisme et vous les relierez à l’évolution des paramètres conventionnels. Vous réaliserez le calage de ce modèle à partir de différents jeux de données validés existants générés dans des projets antérieurs dans lesquels l’UR REVERSAAL a été très fortement impliquée (concentrations dans les effluents et les boues acquis sous différentes conditions opératoires pour des molécules aux comportements différentiés). Vous réalisez l’analyse de sensibilité au paramétrage, déterminerez les incertitudes associées, et réaliserez des simulations prospectives. Une attention particulière sera portée au sur-paramétrage inhérents aux situations réelles complexes, ainsi qu’au changement d’échelle non linéaire nécessaire pour transposer les résultats. Des collaborations avec le partenaire (BOKU) et prestataires sont prévues.

-Vous serez plus particulièrement en charge de :

1. Réaliser une synthèse bibliographique scientifique sur la modélisation des micropolluants dans les bioprocédés, et les solutions fondées sur la nature en particulier, et rédiger un article de revue de littérature
2. Contribuer à l’élaboration d’une base de données, au traitement des données, à la sélection pour la modélisation
3. Élaborer sous Python un modèle de prédiction des micropolluants dans les rejets et les boues de solutions fondées sur la nature
4. Réaliser l’analyse de sensibilité, déterminer les incertitudes, réaliser des simulations prédictives, et valoriser ces résultats par rédaction d’articles scientifiques et présentation à une conférence internationale

-Formation recommandée : Doctorat en sciences (environnement, génie des procédés/génie chimique, hydrologie, données…)

-Connaissances souhaitées : Génie environnemental / procédés

-Expérience appréciée : Analyse de données, Programmation (ex. Python, R…)

-Aptitudes recherchées : Capacité à travailler en équipe, capacité rédactionnelle et orale en français et en anglais, esprit d’analyse