Programme d’études 2025-2026English
Modélisation des procédés
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en chimie et science des matériaux (MONS) (Horaire jour) à la Faculté Polytechnique

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-M1-IRCHIM-008-MUE ObligatoireVITRY VéroniqueF601 - Métallurgie
  • VITRY Véronique
  • SIEBERT Xavier

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français121200022.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-META-023Plans d'expériences et méthodes stochastiques66000Q1
I-MARO-033Analyse des données66000Q1

Note globale : les évaluations de chaque AA donnent lieu à une note globale pour l'unité d'enseignement.
Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Imaginer, concevoir, mettre en oeuvre ou réaliser, et exploiter des composés, produits et matériaux aux propriétés spécifiques et des solutions / procédés physiques, chimiques et biochimiques conduisant à l'obtention de ces derniers matériaux en intégrant les besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques, de sécurité et environnementaux).
    • Identifier le problème complexe à résoudre et élaborer le cahier des charges en intégrant les besoins (dont ceux du client), contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
  • Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Chimie - Science des matériaux
    • Maîtriser et appliquer de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs au domaine de la Chimie - Science des matériaux
    • Analyser et modéliser un problème / procédé / voie de production en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
    • Evaluer la validité des modèles et des résultats compte tenu de l'état de la science et des caractéristiques du problème.
  • Planifier, gérer et mener à bien des projets compte tenu de leurs objectifs, ressources et contraintes et en assurant la qualité des activités et des livrables.
    • Respecter les échéances et le plan de travail, se conformer au cahier des charges.
  • Communiquer et échanger des informations de manière structurée - oralement, graphiquement et par écrit, en français et dans une ou plusieurs autres langues - sur les plans scientifique, culturel, technique et interpersonnel en s'adaptant au but poursuivi et au public concerné.
    • Argumenter et convaincre, tant à l'oral qu'à l'écrit, vis-à-vis d'un client, des enseignants et des jurys.
    • Sélectionner et utiliser les modes et supports de communication écrite ou orale adaptés au but poursuivi et au public concerné.
    • Utiliser et produire des documents scientifiques et techniques (rapport, plan, cahier des charges,...) adaptés au but poursuivi et au public concerné.
  • Agir en professionnel responsable, faisant preuve d'ouverture et d'esprit critique, inscrit dans une démarche de développement professionnel autonome.
    • Faire preuve d'ouverture et d'esprit critique en mettant en regard aspects techniques et enjeux non-techniques des problèmes analysés et des solutions proposées.
    • Exploiter les différents moyens mis à disposition pour se documenter et se former de manière autonome.
  • Contribuer par un travail de recherche à la solution innovante d'une problématique en sciences de l'ingénieur.
    • Interpréter avec pertinence des résultats en tenant compte du cadre de référence au sein duquel la recherche s'est développée.

Acquis d'apprentissage de l'UE

- Initier les étudiants aux principales techniques de la dynamique des fluides computationnelle (" Computational Fluid Dynamics " : CFD) et du calcul numérique de transferts de chaleur ("Computational heat transfer " : CHT), y compris les écoulements multi-espèces non réactifs ou réactifs.
- Pour des problèmes d'analyse ou de conception impliquant des écoulements avec transferts thermiques et des transports et réactions d’espèces chimiques, les objectifs du cours sont de développer un esprit critique dans le domaine de la dynamique des fluides computationnelle et des transferts thermiques computationnels afin de pouvoir :
- Décrire les différentes méthodes classiques en mettant l'accent sur les méthodes volumes finis pour les écoulements d'advection/diffusion et les conductions thermiques, leur potentiel et leurs limites.
 - Résumer les différentes étapes de discrétisation de méthodes de simulation les plus courantes
 - Contribuer au développement des logiciels CFD/CHT
- Comprendre ce qui est implémenté dans les codes existants et les logiciels commerciaux
- Faire un usage judicieux des simulations numériques et des logiciels commerciaux
- Savoir juger de la qualité des résultats de simulation
- Être capable de lire et de comprendre la littérature sur ce sujet
- Être capable de résoudre un problème simplifié 1D ou 2D (Matlab ou Python)
- Être capable d'utiliser les modèles à l'échelle de manière pertinente.

- Être capable d'identifier les paramètres et données importants d'un problème spécifique à la chimie-Science des matériaux et de les implémenter dans un logiciel spécifique de modélisation (thermodynamique ou process chimique).
- Utiliser ces connaissances comme base pour un éventuel travail de mémoire de Master (TFE : Travail de Fin d’Etudes)
- Être capable d'évaluer la pertinence et de la qualité des résultats d'une simulation (faire preuve d'un esprit critique).

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

Partie CFD: 
Simulation des écoulements, des transferts de chaleur et des écoulements réactifs dans un monde de prototypage virtuel.
Étapes et outils pour résoudre numériquement les lois de conservation pilotées par des EDP (Équations aux dérivées
partielles).
Descriptions mathématiques des lois de transport pour l'advection/diffusion impliquées dans les modèles d’écoulement avec
transfert de chaleur et réaction d’espèces chimiques
Nature et niveaux d'équation approximation des lois transports de conservation de la masse, de la quantité de mouvement,
de l'énergie et d’espèces chimiques réactives.
Nature mathématique des EDP d’advection/diffusion: Impacts sur la méthodologie de solution; Problème bien posé,
conditions aux limites et conditions initiales.
Partie Spécifique Chimie-SdM
- Simulation physique, principalement des écoulements
- Modélisation analytique: formalisme CalPhad, dynamique moléculaire, modéllisation spécifique des procédés chimiques 

Compétences préalables

Sans objet

Type(s) et mode(s) d'évaluation Q1 pour l'UE

  • Examen écrit - En présentiel

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Note globale. 
Les épreuves consisteront en  
- un examen oral sur la théorie de la partie CFD. Cet examen oral a lieu sur une demi-journée pendant la session. Le questionnaire d'examen, de ce cours donné en anglais, est rédigé en anglais et en français. Les étudiants peuvent répondre indifféremment en anglais ou en français (pas d'évaluation de compétence en langue anglaise). La réponse est préparée de manière écrite sur papier et est présenté oralement de manière individuelle. L'examen s'effectue sans le secours des notes et a lieu sur une demi-journée pendant la session d'examens et vie à évaluer le degré d'assimilation et de maîtrise de la matière (et non une restitution de mémoire pure d'éléments appris par cœur).
- Travaux pratiques de la partie CFD : Rapport écrit combiné à une discussion / défense lors de l'examen oral sur le code développé.
- Une discussion d'article pour la partie 'Modélisation physique et numérique des procédés': l'article rédigé en anglais sera envoyé aux étudiants au plus tard 15 jours avant l'examen. Les étudiants devront en réaliser un bref résumé critique, qu'ils amèneront à l'examen et qui servira de base à une discussion analytique et critique de l'article, s'appuyant sur les notions vues en cours. 

 

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q1 de l'UE

50/100 pour la partie théorique 'Numerical Modelling in Aerothermal Energy Engineering'25/100 pour la partie travaux pratiques 'Numerical Modelling in Aerothermal Energy Engineering'25/100 pour la partie discussion critique d’un article scientifique et évaluation d’un rapport de travail de groupe ''Modélisation physique et numérique des procédés'

Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) pour l'UE

  • Néant - Néant

Commentaire sur les évaluations rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE

sans objet

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE

-

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q3 pour l'UE

  • Examen écrit - En présentiel

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Procédure d'examen identique à celle utilisée pour l'évaluation Q1.

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q3 de l'UE

Procédure d'examen identique à celle utilisée pour l'évaluation Q1.

Types d'activités

AATypes d'activités
I-META-023
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
I-MARO-033
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
  • Projet sur ordinateur

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-META-023
  • En présentiel
I-MARO-033
  • En présentiel

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-META-023Sans objet
I-MARO-033Slides et notes pour les exercices

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-META-023copies de présentations
I-MARO-033Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-META-023Introduction to materials modelling, ed. Zoe H. Barber, Maney, London, 2005
Computational Thermodynamics - The Calphad Method,  hans Lukas, Suzana Fries, Bo Sundman, Cambridge University Press, London, 2007.
I-MARO-033R.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork. "Pattern Classification". John Wiley and Sons, 2000.
Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.
R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Prentice Hall, 2012
K P Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012.
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 14/05/2025
Date de dernière génération automatique de la page : 14/03/2026
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
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