Sigma : Signatures Vibrationnelles Pour L'identification de Gaz : Modélisation Et Analyse / Sigma : Spectral Identification of Gases By Modeling and Analysis

**SIGMA : Signatures vibrationnelles pour l'Identification de Gaz : Modélisation et Analyse // SIGMA : Spectral Identification of Gases by Modeling and Analysis**:

- Réf **ABG-132860**
**ADUM-66930**
- Sujet de Thèse
- 11/07/2025
- Université de Pau et des Pays de l'Adour
- Lieu de travail- Pau - Nouvelle Aquitaine - France
- Intitulé du sujet- SIGMA : Signatures vibrationnelles pour l'Identification de Gaz : Modélisation et Analyse // SIGMA : Spectral Identification of Gases by Modeling and Analysis
- Champs scientifiques- Chimie
- Mots clés- Caractérisation, Chimie-Physique, Modelisation, Capteurs
Caracterization, Physical-Chemistry, Modelling, Sensors

**Description du sujet**:

- Ce projet de doctorat porte sur le développement d'un capteur optique de nouvelle génération pour la détection moléculaire en temps réel, basé sur des techniques avancées de spectroscopie vibrationnelle (IR, UV-Vis, Raman). L'objectif est d'améliorer un prototype industriel existant en augmentant sa sensibilité, en élargissant sa gamme spectrale et en renforçant sa capacité à détecter des composants à l'état de traces dans des mélanges complexes. Le projet combine spectroscopie expérimentale, modélisation chimique quantique et analyse de données assistée par intelligence artificielle afin de permettre une attribution et une interprétation spectrales précises. Une attention particulière sera portée au traitement des signaux chevauchants, aux effets de pression et à la déconvolution automatique des spectres encombrés. Cette recherche interdisciplinaire sera menée en collaboration avec des partenaires académiques et industriels et bénéficiera des avancées récentes en spectroscopie vibrationnelle et en chimie théorique. L'objectif final est de développer une plateforme de capteur intelligente, robuste, adaptable à divers environnements et prête pour une mise en œuvre industrielle.

This PhD project focuses on the development of a next-generation optical sensor for real-time molecular detection using advanced vibrational spectroscopy (IR, UV-Vis, Raman). The goal is to improve an existing industrial prototype by enhancing its sensitivity, expanding its spectral range, and increasing its ability to detect trace-level components in complex mixtures. The project combines experimental spectroscopy with quantum chemical modeling and AI-driven data analysis to enable precise spectral assignment and interpretation. Special attention will be given to the treatment of overlapping signals, pressure effects, and automatic deconvolution of congested spectra. This interdisciplinary research will be conducted in collaboration with academic and industrial partners and will benefit from recent advances in vibrational spectroscopy and computational chemistry. The final objective is to develop a robust, intelligent sensor platform adaptable to various environments and ready for industrial deployment.

Début de la thèse : 01/10/2025

**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:

- Financement d'une collectivité locale ou territoriale

**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Université de Pau et des Pays de l'Adour

**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université de Pau et des Pays de l'Adour

**Ecole doctorale**:

- 211 Sciences Exactes et leurs Applications

The ideal applicant will hold a Master's degree (equivalent to a Master 2 in France) in Chemistry, Materials Science, or Chemical Physics, with a solid foundation in computational chemistry. A strong interest in working within a multidisciplinary environment—at the crossroads of academia and industry, and involving both national and international collaborations—is essential. Proficiency in English and good computational skills (e.g., Python programming, use of high-performance computing resources) are required. Prior experience in quantum chemistry, molecular modeling, or scientific code development would be considered an asset.- 31/08/2025