Développement doutils Python pour létalonnage et la validation de données en temps réel des spectrom

Les particules en suspension dans l’air (PM) jouent un rôle important dans la qualité de l'environnement et la santé humaine. Composées d'un mélange très hétéroclite provenant de diverses sources d'émission et de voies de transformation dans l'atmosphère, ces PM représentent un enjeu sociétal majeur. Réduire efficacement les niveaux de particules dans l'air ambiant nécessite une bonne compréhension de leurs sources, de leurs propriétés et de leurs dynamiques temporelles, en particulier celles liées aux activités humaines. 

Les aérosols organiques (AO) représentent une fraction importante de la masse des particules fines. Toutefois, la complexité de leur composition chimique et de leurs mécanismes de formation rend difficile l’évaluation précise de leurs impacts environnementaux et sanitaires. Pour mieux caractériser ces particules sur de longues périodes, des instruments de pointe tels que l’ACSM (Aerosol Chemical Speciation Monitor) et l’AMS (Aerosol Mass Spectrometer) sont couramment utilisés. De plus, des méthodes d’analyse comme la Positive Matrix Factorization (PMF) ou l’étude des trajectoires de masses d’air permettent d’identifier et de quantifier les principales sources contribuant aux concentrations observées dans l’air ambiant.

Ce stage s’inscrit dans la continuité des travaux de l’unité ASUR (Accompagnement à la Surveillance de la qualité de l’Air et des eaux de Surface) au sein de la direction MIV (Milieux et Impacts sur le Vivant) de l’Institut, notamment dans le cadre de ses activités pour le Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air (LCSQA). En effet, l’Ineris est en charge de la coordination du programme CARA, observatoire dédié à la composition chimique des particules, dont les mesures ACSM sont mises en œuvre par les associations agréées de surveillance de la qualité de l’air (AASQAs).

L’objectif principal du stage est de développer une interface de calibration en transférant les codes existants d’étalonnage des ACSM (écrits sous Igor Pro, à l’aide d’un CPC (Condensation Particle Counter) et d’un DMA (Differential Mobility Analyzer)) vers un environnement Python.

Ce développement offrira une plus grande flexibilité dans l’acquisition et le traitement des données d’étalonnage, ainsi que la possibilité d’intégrer de nouvelles fonctionnalités destinées à :

• Améliorer la détermination des paramètres d’étalonnage,
• Tester et comparer automatiquement plusieurs types de courbes de calibration,
• Recalculer certains paramètres théoriques,
• Vérifier en temps réel la cohérence des résultats, notamment via :
• La balance ionique (NH₄ mesuré vs NH₄ prédit),
• La fermeture chimique sur des jeux de données antérieurs,
• Renforcer la robustesse globale de la chaîne de calibration et de validation des ACSM.

Ce stage contribuera ainsi à renforcer la qualité des données produites par ACSM et à optimiser les procédures de traitement des données de composition chimique, en cohérence avec les exigences de surveillance nationale portées par le LCSQA.

Profil

Ce stage s’adresse à des niveaux M1/M2.

Expérience / Compétence

Data science appliquée aux sciences de l’environnement.

DIVERS

Durée de stage visée : 4/6 mois.

Date de démarrage souhaitée : Fév./Mars 2026.

Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.