Post-Doc en Chimie computationnelle appliquée aux catalyseurs hétérogènes

France
Posted 9 months ago
Organisation/Entreprise
IFP Energies nouvelles (IFPEN)
Domaine de recherche
Chimie » Chimie computationnelle
Chimie » Catalyse hétérogène
Profil de chercheur
Chercheur reconnu (R2)
Pays
France
Date limite d’inscription
Type de contrat
Temporaire
Statut du travail
À temps plein
Heures par semaine
35
Date de début de l’offre
Le poste est-il financé par le programme-cadre de recherche de l’UE ?
Non financé par un programme de l’UE
L’emploi est-il lié au poste du personnel au sein d’une infrastructure de recherche ?
Non

Description de l’offre

Un poste de post-doc entièrement financé sera ouvert à IFP Energies Nouvelles (Lyon, France) à l’automne 2024, sous la direction de Pascal Raybaud, pour une durée de 12+6 mois.

Titre : Criblage informatique de catalyseurs hétérogènes pour la réaction du gaz de synthèse en alcools

 Sujet : La synthèse d’alcools supérieurs (à plus de 2 carbones) à partir de gaz de synthèse (CO+H 2 ) –produits eux-mêmes à partir de biomasse – représente un intérêt crucial pour diverses applications telles que la chimie médicale, l’industrie du plastique, les additifs pour carburants (carburants aviation durables) . Bien que divers matériaux catalytiques, tels que les disulfures de molybdène (MoS 2 ), aient été rapportés expérimentalement, les performances observées restent inférieures à celles visées. Pour surmonter ce problème, une approche plus rationnelle basée sur la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) et les corrélations structure-activité doit être construite pour explorer de nouveaux matériaux.

Le projet de recherche postdoctoral visera dans un premier temps à identifier, à l’aide de l’état de l’art DFT, les étapes limitantes clés des mécanismes parmi les différents éléments élémentaires impliqués dans la réaction : scission de liaison CO vs couplage CC. Comme étude de cas de référence, les sites catalytiques MoS 2 seront choisis pour comparer cette réaction et quantifier les descripteurs thermodynamiques et cinétiques pertinents. À partir de ces connaissances, une méthodologie intelligente (y compris l’apprentissage automatique) sera établie pour sélectionner divers dopants pour les catalyseurs MoS 2 et identifier des matériaux potentiels présentant une sélectivité et une activité améliorées.

Contexte : Le chercheur post-doctorant bénéficiera d’un environnement multidisciplinaire dans le cadre du projet Optisfuel soutenu par le PEPR B-BEST (Grant ANR-22-PEBB-0011).

Comment postuler : Les candidats motivés (ayant soutenu leur thèse de doctorat au cours des 3 dernières années) sont invités à envoyer une lettre de motivation, un CV et 2 lettres de recommandation au contact suivant : pascal.raybaud@ifpen.fr

Les références sélectionnées du groupe sont consultables sur :  https://www.ifpenergiesnouvelles.com/page/pascal-raybaud

Exigences

Domaine de recherche
Chimie » Chimie computationnelle
niveau d’éducation
Doctorat ou équivalent
Compétences/qualifications

Compétences : Le candidat doit avoir une solide formation en chimie théorique. De solides compétences en codes de calcul quantique, en scripts Python et en approches d’apprentissage automatique sont attendues. Une bonne connaissance des concepts de catalyse sera la bienvenue.

Langues
ANGLAIS
Niveau
Excellent
Langues
FRANÇAIS
Niveau
Basique

Informations Complémentaires

Critère d’éligibilité

Les candidats doivent avoir soutenu leur thèse de doctorat au cours des 3 dernières années (pas ces dernières)

Processus de sélection

Les candidats motivés sont invités à envoyer une lettre de motivation, un CV et 2 lettres de recommandation au contact suivant : pascal.raybaud@ifpen.fr

 

Site Web pour plus de détails sur le travail

Job Features

Job CategoryPostdoctoral

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