Pas de projet dans cette catégorie.
Pas de projet dans cette catégorie.
Mes travaux portent sur l’ingénierie des réactions de polymérisation, à l’intersection de la synthèse des polymères, de la catalyse, de la modélisation et de la science des données. Je m’intéresse particulièrement à la manière dont la chimie de polymérisation, la thermodynamique, les phénomènes de transport et les conditions de réacteur interagissent pour déterminer la cinétique de polymérisation, la microstructure, la morphologie et les propriétés des matériaux polymères.
Une grande partie de mes recherches a concerné les procédés catalytiques de polyoléfines, notamment la polymérisation en phase gazeuse et en suspension. Ces travaux combinent expériences et modélisation pour étudier la thermodynamique de sorption, les transferts de chaleur et de masse, la croissance et la morphologie des particules, ainsi que le comportement des réacteurs. Plus récemment, j’ai élargi ces travaux pour inclure la simulation moléculaire et des modèles informatiquement efficaces pour des systèmes de polymérisation plus complexes.
Mes recherches actuelles au CP2M s’appuient sur ce socle en intégrant l’intelligence artificielle à la chimie des polymères et à l’ingénierie des réactions. Mon intérêt principal réside dans les approches informées par la chimie et hybrides, qui combinent données expérimentales, modèles mécanistiques, simulations moléculaires et apprentissage automatique, tout en plaçant la chimie et la physique sous-jacentes au cœur du problème.
L’un des objectifs principaux est d’établir des relations entre les conditions de catalyse et de procédé, la structure et la morphologie des polymères, et les propriétés des matériaux. À plus long terme, je souhaite utiliser ces relations dans une démarche de conception inverse : partir des caractéristiques souhaitées pour un polymère et identifier les catalyseurs, formulations et conditions de polymérisation adaptés.
Je m’intéresse également à l’intégration de ces approches avec l’expérimentation à haut débit, la caractérisation en ligne et l’optimisation automatisée. L’objectif à long terme est de développer des boucles fermées où expériences, modèles mécanistiques et IA collaborent pour guider la synthèse et l’optimisation des polymères, avec des applications en polymérisation, catalyse, science des matériaux et recyclage des polymères.
