Post Doc

**votre rôle**:
Votre rôle est d’effectuer un travail de Post doc sur « l’exploitation des ondes infrasonores pour la supervision d’infrastructures telecom», activité rattachée au projet FiberScope retenu au titre de l’appel à Projets Grands Fonds Marins de France 2030.
Il permettra à Orange d’identifier le potentiel qu’offrent les technologies de Fiber Sensing (capteurs à fibre optique) en détection de l’environnement autour des câbles sous-marins et ainsi améliorer la maintenance préventive des câbles et en optimiser la pose.
Ces capteurs permettent de recueillir des informations d’une infrastructure à partir des signaux collectés par les fibres optiques la parcourant. Chaque fibre optique peut notamment collecter sur toute sa longueur des signaux acoustiques dans la bande audible, ou en dehors, tels que les infrasons ou les ultrasons.
Dans cette étude, nous souhaitons continuer d’explorer les possibilités qu’offrent les infrasons pour inférer des informations sur l’environnement et l’usage d’une infrastructure, démontrées dans le cadre de l’étude [1].
Vous serez amené à étudier la faisabilité de l’exploitation de ces informations pour la caractérisation d’évènements d’intérêt notable dans le cadre de la gestion de nos infrastructures. Vous réaliserez cette tâche grâce à des techniques de traitements du signal conjointement à du Machine Learning.
Vous devrez par ailleurs réaliser un comparatif du fiber sensing et de capteurs dédiés infrasons afin d’en caractériser les différences en termes de sensibilité, de directivité ou encore de portée.
Dans le cadre de l’étude, nous travaillons avec le support d’une société locale, expert français dans la fabrication des capteurs d’infrasons [2] et mettant à notre disposition plusieurs capteurs.

L’objectif est donc de participer à une campagne de collecte de signaux infrasonores associant fibersensing et capteurs discrets et en extraire des informations susceptibles de permettre la caractérisation d’évènements d’intérêt. Pour cela il s’agira de définir une méthodologie adaptée de captation infrasonore et d’en optimiser tous les paramètres pour permettre la caractérisation attendue et de la mettre en œuvre dans le cadre d’un démonstrateur.
L’étude portera notamment sur les questions suivantes:

- Comment améliorer l’extraction des signaux infrasonores d’intérêt - potentiellement de faible puissance - en s’appuyant sur des méthodes récentes de traitement du signal et/ou de machine learning ?
- Est-il possible et cohérent d’appliquer les méthodes classiques de localisation sonore sur une captation infrasonore multi-capteurs ?
- Mettre en évidence l’intérêt d’une captation simultanée capteurs discrets et fibre,

**votre profil**:

- Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
- Forte orientation vers une démarche d’innovation et de recherche appliquée, associée à une forte curiosité scientifique et créativité.
- Bonnes connaissances et bonnes bases algorithmiques en traitement du signal (et si possible audio et/ou infrasons)
- Anglais courant
- Bon relationnel et esprit d’équipe. Autonomie et rigueur
- Formation demandée (master, diplôme d’ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique)

Doctorat en acoustique de préférence, ou de physique
- Expériences souhaitées (stages,)
- Expérience en mesures physiques/ acoustiques
- Expérience en fibersensing
- Expérience en développement informatique sous Python (ou MATLAB)
- Expérience en Machine Learning

**le plus de l'offre**:
Le sujet propose d’explorer une approche originale avec un fort potentiel d’innovation (publications scientifiques et brevets).
De plus, les travaux seront réalisés dans le cadre du projet collaboratif FiberSCOPE.

**Approche méthodologique**:
1 Etat de l’art sur la problématique
2 Evaluation de la solution de numérisation avec les capteurs de référence prêtés
2.a Reproduire des enregistrements conformes à ceux des travaux précédents avec la nouvelle chaîne et les nouveaux capteurs
2.b Analyser les apports des trois capteurs simultanés, notamment la possibilité de positionnement sonore des sources
2.c Adapter le protocole d’enregistrement selon les conclusions précédentes
2.d Isoler de nouveaux signaux d’intérêt
3 Participation aux campagnes d’enregistrement
3.a Définir une liste d’expériences sur la base du déroulé de la campagne d’enregistrement fibersensing et des évènements prévus
3.b Adapter le protocole d’enregistrement précédent aux nouvelles conditions
3.c Créer une base de données adaptée à la multi-captation
4 Analyse combinée de signaux infrasonores et fibersensing
4.a Isoler les signaux infrasonores d’intérêts, sur la base des résultats des études des signaux de fibersensing
4.b Evaluer les apports d’une captation