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Contexte
La maintenance des Générateurs de Vapeur (GV) du parc nucléaire français, source froide du circuit primaire, est un enjeu pour le groupe EDF. Les GV sont constitués de plusieurs milliers de tubes permettant l'échange de calories entre le circuit primaire et le circuit secondaire. Au cours du temps, un dépôt peut se former et dégrader les performances des GV. Pour surveiller la performance des GV, EDF réalise des essais périodiques. Les indicateurs de performance mesurés lors de ces essais sont exploités par l'Unité d’Ingénierie d’Exploitation (UNIE). Cette unité d’EDF assure un appui et une expertise aux centrales nucléaires du Parc EDF, afin de produire en toute sûreté et avec une disponibilité maximale. L'UNIE intervient sur le temps réel (via des task-forces, des hotlines) et sur le moyen/long terme (définition des référentiels de maintenance, appuis techniques sur les équipements...). Dans ce contexte, l’UNIE fait appel à l’entité de recherche et développement EDF R&D pour l’appuyer dans la prévision de l’évolution des indicateurs de performance des GV, que ce soit grâce à des outils de calculs scientifiques, des campagnes expérimentales ou des approches statistiques.
Objectifs du stage
Lors des essais périodiques réalisés sur les GV du Parc, deux paramètres d'intérêt sont exploités par l'UNIE : la pression dôme GV et le niveau d'eau dans le GV. Ces deux indicateurs feront l'objet de deux axes de travail pendant le stage.
A. Volet sur la pression dôme :
EDF R&D a développé un outil pour prévoir la pression dôme via des approches de Machine Learning. Les axes de travail pour ce volet sont :
1. Prendre en main l'outil Python de prévision et les bases de données qui alimentent le modèle.
2. Evaluer un indicateur du niveau d'encrassement de la tranche.
3. Etudier l'impact du conditionnement chimique secondaire et des nettoyages chimiques sur cet indicateur.
B. Volet sur le niveau d'eau :
À partir de travaux antérieurs permettant la visualisation de cet indicateur pour toutes les tranches nucléaires, les axes de travail sont :
1. Elaborer un indicateur unique pour chaque tranche nucléaire.
2. Evaluer la cinétique d'évolution de cet indicateur au cours du temps.
Le stagiaire sera intégré à une équipe EDF R&D et encadré par un ingénieur-chercheur. Une interaction forte avec un ingénieur de l’UNIE sera maintenue tout au long du stage.
Cette mission permettra au stagiaire :
· De renforcer ses compétences en analyse de données, sur un cas d’application industriel aux enjeux réels.
· De renforcer ses compétences en programmation et développement de code.
· D’appréhender le fonctionnement d’une unité de R&D et une unité d’exploitation ainsi que leurs interactions.
Le candidat devra présenter des connaissances solides en analyse et visualisation des données. Des notions en machine learning seront très appréciées.
Le stagiaire devra être à l’aise et autonome dans la prise en main d’outils informatiques, en particulier la gestion rigoureuse de données. Le langage Python sera utilisé pour les analyses et la gestion de données. Il est donc demandé au stagiaire d’avoir une bonne maîtrise de cet écosystème et un goût pour la programmation informatique.
Doté d’un sens de l’initiative, le stagiaire devra être en mesure de : (a) organiser son travail, ses données et ses études de manière rigoureuse (b) proposer des solutions techniques adaptées au problème et (c) synthétiser et documenter un travail qui se doit d’être réutilisable, que ce soient les résultats ou les outils.
Le stagiaire devra en outre faire preuve de bonnes qualités relationnelles (travail en équipe) et organisationnelles, ainsi que d’une capacité à être autonome