Description du projet
Stimuler l’adoption de carburants de substitution pour accélérer la transition vers les énergies propres
L’hydrogène peut servir de combustible pour l’industrie, la production d’électricité, le chauffage et les transports. Cela dit, les infrastructures actuelles ne sont pas prêtes à utiliser l’hydrogène et les carburants synthétiques renouvelables en toute sécurité. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet ENCODING vise à faciliter la transition vers l’utilisation de carburants de substitution, contribuant ainsi à la décarbonation des industries énergivores. Pour ce faire, il mettra en place un réseau de formation qui vise à former 10 doctorants aux carburants durables, aux techniques expérimentales d’étude des écoulements turbulents réactifs, à l’analytique des mégadonnées et à l’apprentissage automatique. Le projet s’attachera à développer une infrastructure numérique hybride afin de mieux répondre aux problèmes actuels et futurs liés à l’utilisation de l’hydrogène et des carburants synthétiques dans les industries énergivores.
Objectif
At the 26th UN Climate Change Conference of the Parties (COP26), the reached consensus points for the need of an energy revolution, in which hydrogen will play a key role, especially in Energy Intensive Industries (EIIs) for which electrification is more challenging.
Still, current infrastructures are not ready to adopt hydrogen and other Renewable Synthetic Fuels (RSFs) in an efficient, safe, and sustainable way.
ENCODING holds the promise to smooth the transition towards RSFs use, thereby helping decarbonise EIIs. To do so, ENCODING main objective is to train the next generation of digital combustion experts, by offering them an innovative training programme. The 10 doctoral candidates will gain multidisciplinary know-how in sustainable fuels, experimental techniques and numerical simulations of turbulent reacting flows, big data analytics and machine learning, and intersectoral experience (academic and industrial relevant training). Together, they will be able to create knowledge to develop a generalised hybrid ML-based digital infrastructure, with the capability to solve current and future outstanding questions to decarbonise EIIs.
The unique training is only possible thanks to the participation of renowned academic institutions with partners specialized in combustion experiments and simulation (ULB, RWTH, CNRS, CNR), data analysis and dimensionality reduction (UPM, ULB), data-driven and ML-based modelling (ULB, RWTH, CNRS) and different companies in the whole chain of knowledge: sustainable fuels (Air Liquid), combustion systems (MITIS, NPT), fuel flexible burners (WS, TENOVA), pollutant remediation strategies (AGC, AMMR) and CFD software (CONVERGE, CFD Direct).
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- social sciencespolitical sciencespolitical transitionsrevolutions
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelssynthetic fuels
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksCoordinateur
1050 Bruxelles / Brussel
Belgique