Soutenance de thèse - 30/03/21 - Nicolas MORATI - Système de détection ultra-sensible et sélectif pour le suivi de la qualité de l'air intérieur et extérieur

Annonce de soutenance de thèse

Monsieur Nicolas MORATI

(ED n°353 : Sciences pour l’Ingénieur : Mécanique, Physique, Micro et Nanoélectronique) 

soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés :

Système de détection ultra-sensible et sélectif pour le suivi de la qualité de l'air intérieur et extérieur.

Dirigée par Monsieur Jean-Luc SEGUIN et Monsieur Thierry CONTARET.

Équipe Microcapteurs et Instrumentation - IM2NP

Cofinancement Région Sud et NANOZ SA.

le mardi 30mars 2021 à 14h00

par visio-conférence (ZOOM)

Participer à la réunion Zoom : 

https://univ-amu-fr.zoom.us/j/96378545894?pwd=ODF6YnAyeVF0TWxZTDJMb0ZqMktpQT09

ID de réunion : 963 7854 5894

Code secret : 287082

Résumé

Aujourd’hui, l’air est pollué par de nombreuses substances chimiques, difficiles à identifier. Plusieurs gaz marqueurs sont caractéristiques de la pollution, comme le monoxyde de carbone (CO), l'ozone (O₃) et le dioxyde d'azote (NO₂). Les capteurs de gaz à base d’oxyde métallique (MOX) sont des bons candidats pour suivre en temps réel la qualité de l’air, en détectant ces marqueurs. Ils sont largement utilisés dans les dispositifs de détection de gaz portables et à faible coût. Très sensibles, stables et avec une grande durée de vie, les capteurs MOX souffrent d'un manque inhérent de sélectivité, qui peut être comblé en y intégrant de l’intelligence artificielle. Ce travail de thèse s’intéresse à la mise en œuvre de méthodes d’identification de gaz basées sur l’analyse de données expérimentales. L’objectif est de discriminer le CO, l’O₃, et le NO₂, avec un seul capteur, dans des conditions réelles d’utilisation (faible débit, humidité...). Pour cela, nous utilisons un capteur de gaz à base d’oxyde de tungstène (WO₃) breveté par l’IM2NP et exploité sous licence mondiale par la société NANOZ. Une base de données expérimentale complète a été créée à partir d’un protocole basé sur la modulation de la température de la couche sensible. À partir de cette base de données, nous avons mis en œuvre deux méthodes différentes d’extraction de paramètres : le calcul des attributs temporels et la transformée en ondelettes. Ces deux méthodes ont été évaluées sur leur capacité de discrimination des gaz, grâce à l’utilisation de plusieurs familles d’algorithmes de classification tels que les machines à vecteurs de support (SVM), les K plus proches voisins (KNN), les réseaux de neurones.

Mots clefs : Multicapteur virtuel, oxyde métallique, WO₃, qualité de l’air, analyses multivariées, modulation de température, transformée en ondelettes, attributs temporels, spectroscopie de bruit.

Composition du jury :

Nadine LOCOGE                            Rapporteuse                  Professeur des Universités – IMT Lille Douai

Abdennaceur KACHOURI            Rapporteur                    Professeur des Universités – Université de Sfax

Mohand DJEZIRI                           Examinateur                   Maitre de conférences – Aix Marseille Université

Dominique MARTINEZ                Président du jury           Directeur de recherche – Université de Lorraine

Jean-Luc SEGUIN                          Directeur de thèse         Professeur des Universités – Aix Marseille Université

Thiery CONTARET                        Co-directeur de thèse    Maitre de conférences – Aix Marseille Université