Alors que les questions liées à l'énergie géothermique et au stockage du gaz peuvent être traitées au niveau local, la situation est différente pour les ressources minérales. Ces ressources, et leurs chaînes de valeur, sont en effet inégalement réparties dans le monde. Pour aborder la question de l'offre et de la demande de ressources minérales à l'échelle locale, il est nécessaire de considérer l'ensemble de la chaîne de valeur à l'échelle mondiale.
Le modèle dynamique MATER développé par Isterre modélise les échelles locales et intègre les interdépendances entre les différents secteurs modélisés (par exemple, la production d'acier évoluera avec la demande de nouveaux véhicules). Il nécessite cependant de connaitre les courbes de déploiement de chacune des technologies modélisées. Symétriquement, le modèle d'optimisation linéaire TIMES MIRET-EU développé par IFPEN, bien que n'intégrant pas de boucles dynamiques, optimise le déploiement des technologies pour atteindre la neutralité carbone.
L'objectif de ce post-doc sera donc d'utiliser les forces des deux modèles par un couplage doux pour proposer une estimation locale pertinente des besoins en ressources minérales à l'horizon 2050.
- Compréhension approfondie des deux modèles
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Développement d'une solution permettant d'interfacer les deux modèles
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Couplage et production de résultats sur les besoins en matériaux pour l'économie française à l'horizon 2050
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Analyse et présentation des résultats obtenus
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Interactions avec les deux équipes concernées (IFPEN et Isterre)
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Présentations régulières de l'avancement du post-doc
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Rédaction de publications scientifiques en lien avec le PEPR et les travaux IFPEN/R14 sur les matériaux, et les activités du CRCI sur les matériaux critiques.
Déplacements occasionnels de quelques jours en France, à Grenoble, pour rencontrer les équipes qui développent l’outil MATER.
Le poste est partiellement télétravaillable.
Compétences techniques
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Connaissance de la programmation linéaire (idéalement outils de la famille TIMES)
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Programmation MATLAB / Python appréciée.
Compétences comportementales
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Travail en équipe
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Motivation pour la recherche scientifique
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Autonomie
Langues
Bonne maitrise de l’anglais indispensable (minimum niveau B2).
Doctorat en économie / modélisation prospective / systèmes énergétiques / mathématiques appliquées
La date d'obtention du diplôme de doctorat ne peut pas être antérieure de plus de trois ans au début du contrat postdoctoral
Oui
