Vue d'ensemble

Description du poste

Vous serez intégré(e) à l’équipe Asset Management (A7M) de RICE dont la mission est d’éclairer les exploitants d’infrastructures gazières dans le développement de leurs politiques de gestion d’actifs et de sécurité industrielle.

La gestion des actifs industriels passe notamment par la mise en place d’une politique de maintenance préventive adaptée, qui permet de détecter et/ou prévenir des défaillances de matériels. Dans un souci d’optimisation coûts/performances/sécurité, l’idée est d’évoluer d’une maintenance programmée (i.e. effectuée conformément à un échéancier) vers une maintenance conditionnelle (i.e. reposant sur l’évaluation de conditions physiques, obtenues par inspection sur site ou par télésurveillance). Depuis quelques années, GRTgaz étudie aussi des opportunités de mettre en place des solutions de maintenance prévisionnelle, c’est-à-dire que la maintenance conditionnelle est effectuée sur la base de prévisions obtenues par l’analyse des paramètres physiques et opérationnels des systèmes.

L’équipe A7M de RICE a notamment investigué certains algorithmes pour le développement d’une maintenance prévisionnelle des régulateurs des postes de détente de gaz naturel, à partir de données télérelèves. Ces algorithmes ont été testés pour :

  • Prédire l’occurrence de mauvaises régulations, par la prédiction de l’évolution de paramètres physiques (principalement la pression aval) ;
  • Détecter l’occurrence de fuites internes, par la détection d’anomalies à partir de paramètres physiques (pression, débit, température).

 

Objectif

L’objectif de ce stage est de :

  • Poursuivre les investigations portant sur ces algorithmes et de de définir une méthodologie permettant d’optimiser leurs performances (couverture de détection, pourcentage de fausse alarme…) à partir des paramètres du modèle (horizon de prédiction, seuils de détection…). Pour cela, le stagiaire pourra s’appuyer sur des données de maintenance, de surveillance et de défaillance des matériels des postes de détente de gaz naturel.
  • Évaluer l’opportunité de déployer et de paramétrer ses algorithmes à la maintenance prédictive des compresseurs de gaz naturel.
  • Vous pourrez aussi participer aux activités de sûreté de fonctionnement de l’équipe A7M de RICE.

Les productions attendues sont :

  • Identification et présentation d’algorithmes de maintenance prévisionnelle développés sur différents supports (dont Python, R et Matlab) ;
  • Collecte et traitement des données de maintenance, de surveillances et de défaillances disponibles ;
  • Tests des algorithmes pour la maintenance prévisionnelle (détection et prédiction de défaillances) sur des régulateurs des postes de détente de gaz naturel et des compresseurs de gaz naturel ;
  • Définition des critères de performances des algorithmes à partir des paramètres du modèles (horizon de prédiction, seuils de détection…)

 

Profil du candidat recherché

Vous êtes ingénieur(e) ou équivalent Master dans un des domaines pertinents (e.g. systèmes industriels, énergie…) avec des compétences et de l’appétence en sûreté de fonctionnement (fiabilité, maintenance) et en science de données (statistiques, intelligence artificielle…).

Doué(e) pour l’analyse et la synthèse, autonome et pragmatique, vous êtes rigoureux(se), doté(e) d’une bonne organisation, de qualités rédactionnelles et de communication orale. Vous alliez sens du résultat, créativité, un bon esprit d’équipe et d’initiative.

Si vous recherchez :

  • Une aventure unique au sein d’une entreprise en pleine transition énergétique
  • Un accompagnement tutoral de qualité pour vous suivre tout au long de votre contrat
  • L’opportunité de rejoindre une équipe passionnée avec de vraies responsabilités
  • Alors vous êtes au bon endroit, on attend votre CV !

 

Processus de recrutement

  1. Vous réaliserez un entretien téléphonique avec une personne des Ressources Humaines
  2. Vous réaliserez un 2ème entretien avec le futur tuteur et ou les autres membres de l’équipe A7M.
  3. Nous revenons vers vous pour vous apporter la réponse finale

 

Infos complémentaires

  • Déplacement / Permis B : Non

 

Mentions obligatoires

  • Les règles de déontologie vis-à-vis du Groupe ENGIE sont régies par le code de l’énergie et le code de bonne conduite de GRTgaz.
  • Cet emploi ne nécessite pas la connaissance d’informations commercialement sensibles (ICS).
  • Comme toute offre déposée sur ce site, celle-ci peut s’inscrire dans le cadre de l’accord triennal pour l’emploi des personnes handicapées signé le 11 juin 2019 par GRTgaz.

À propos de GRTgaz

GRTgaz construit, entretient et développe en France 85% du réseau de transport de gaz naturel à haute pression. Entreprise de service public, GRTgaz assure le bon fonctionnement du système gazier dans les meilleures conditions de sécurité, de coût et de fiabilité. Connecté aux réseaux européens adjacents et aux terminaux méthaniers de l’Atlantique et de la Méditerranée, le réseau de transport de gaz naturel doit être opérationnel quelles que soient les conditions climatiques.

Avec 32 500 km de gazoducs et 26 stations de compression, GRTgaz assure ainsi l’acheminement du gaz que lui confient ses clients (expéditeurs), à destination de 4475 postes de livraison :

des sites industriels et des centrales de production d’électricité à gaz directement raccordés au réseau de transport ;
des réseaux de distribution publique pour l’alimentation des particuliers, des collectivités et des entreprises.
Le transport de gaz naturel par canalisations enterrées est un moyen sûr, discret et économique d’acheminer de grandes quantités d’énergie en préservant l’activité des territoires, les paysages et la biodiversité. Il constitue aussi un vecteur de solutions énergétiques d’avenir, favorable au développement des énergies renouvelables.

L'expertise et le dynamisme de ses équipes font de GRTgaz un transporteur de gaz naturel de tout premier plan en Europe.

Must Have

Formation informatique, Connaissances Data, Intelligence Artificielle, Esprit d'équipe, Bonne communication, Anglais

Nice to have

Connaissances algorithmes, Statistiques

Infos Complémentaires

Poste localisé dans les Hauts-de-Seine (92). Stage - 6 mois.