Stagiaire Ingenieur·e Maintenance Predictive H/F

Description de l'offre

Description

Au sein de NaTran, NaTran R&I mène des activités de R&D pour le compte de NaTran ainsi que pour d'autres opérateurs d'infrastructures (gazières ou autres) et coopère avec des organismes de recherche internationaux. Les activités s'organisent autour de 3 enjeux stratégiques :- La sécurité industrielle,- La transition énergétique,- L'excellence opérationnelle.En tant que stagiaire, vous intégrez le Lab Sécurité et Performance des Systèmes, qui possède des compétences spécifiques et des moyens d'essais pour accompagner les industriels sur les enjeux de sécurité et de performance des systèmes sociotechniques et des installations.Contexte et problématiqueLe bon fonctionnement des postes de détente-livraison du réseau de transport de gaz repose sur une régulation de pression stable, essentielle pour garantir la sécurité et l'efficacité du réseau. Cependant, des dérives de pression peuvent survenir en raison de défaillances matérielles ou de facteurs externes, tels que des variations climatiques et fluctuations de consommation, rendant leur prédiction complexe. Ce stage propose d'étudier ces phénomènes en développant des outils de prédiction des anomalies de pression dans un contexte de régulation dynamique.La détection des anomalies et la prédiction des dérives de pression sont particulièrement difficiles en l'absence d'informations exactes sur la date de survenue des anomalies et les facteurs influents (climat, consommations de gaz). Ce stage cherche à répondre à cette problématique en explorant des méthodes permettant de détecter et d'anticiper ces dérives.Objectifs du stageVous réalisez une première analyse des données disponibles pour mieux comprendre le comportement dynamique du système et identifier les principaux facteurs influençant les dérives de régulation de pression. Cette analyse permettra de définir les méthodologies adaptées pour une modélisation plus avancée et orienter les futures recherches dans le domaine, notamment en vue d'une thèse sur le développement de modèles prédictifs de gestion proactive des interventions de maintenance.Pour répondre à cet objectif, les activités suivantes sont envisagées pour ce stage :1- Réalisation d'une analyse exploratoire des séries temporelles et des autres données disponibles.2- Identification des principaux facteurs influençant les dérives de pression.3- Proposition d'approches méthodologiques pour modéliser les dérives de pression, en prenant en compte les incertitudes des données.4- Développement d'un modèle prédictif pour la gestion proactive des interventions de maintenance.Ce stage vous permettra d'acquérir une expérience précieuse dans l'analyse de données complexes, la modélisation statistique et la gestion de la maintenance prédictive dans un environnement industriel.tagada

Date de début

19 mai, 2025

Profil

Profil du candidat recherchéUn.e étudiant.e en Master ou en dernière année d'école d'ingénieur en Data Science, Mathématiques appliquées, Ingénierie des systèmes, Génie industriel, ou toute formation équivalente avec une spécialisation en analyse de données, modélisation prédictive ou gestion des systèmes complexes, avec des compétences en programmation, en particulier en Python.Votre aisance en anglais vous permet de lire et comprendre des articles scientifiques et des documents techniques.Vous faites preuve de réactivité, de rigueur et de curiosité d'esprit et vous avez une bon relationnel et appréciez travailler en équipe.Si vous recherchez :· Une expérience au sein d'une entreprise en pleine transition énergétique,· Un accompagnant tutoral de qualité tout au long de votre stage,· L'opportunité de rejoindre une équipe passionnée avec de vraies responsabilités.Alors vous êtes au bon endroit, on attend votre CV !

Fonction

Production_gestion

Durée (Mois)

6

Formation

RJ/Qualif/Ingenieur_B5

Secteur

Energie