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William LAIR

Paris

En résumé

Mes compétences :
Gestion d'actifs/ asset management
Probabilités
Statistiques
Optimisation
Mathématiques
Fiabilité / SDF / Sécurité

Entreprises

  • EDF - Ingénieur Chercheur

    Paris 2011 - maintenant Les outils probabilistes permettent une meilleure gestion des actifs industriels en anticipant les aléas tels que les défaillances des matériels. Ces outils permettent ainsi d'adapter la maintenance et de prioriser les investissements dans les centrales de production électrique.

    Mon travail consiste à adapter les outils théoriques aux conditions réelles d'exploitation des centrales. Je travaille essentiellement à :
    - l'optimisation de la maintenance des centrales nucléaires
    - l'évaluation des coûts de maintenance et d'exploitation d'un parc éolien offshore
    - l’évaluation de la durée et du coût de construction d'un parc éolien offshore

    Dans le cadre de ces travaux, je suis amené à encadrer des thèses et des stages, et à travailler en collaboration avec des chercheurs académiques.

  • SNCF - Doctorant CIFRE

    2009 - 2011 Thèse de mathématiques réalisée en collaboration avec l'Université de Pau et des Pays de l'Adour.

    Le titre de la thèse est : "Modélisation dynamique de systèmes complexes pour le calcul de grandeurs fiabilistes et l'optimisation de la maintenance".

    L’objectif est de proposer une méthode permettant d’optimiser la stratégie de maintenance d’un système multi-composants. Cette nouvelle stratégie doit être adaptée aux conditions d’utilisation et aux contraintes budgétaires et sécuritaires. Le vieillissement des composants et la complexité des stratégies de maintenance étudiées nous obligent à avoir recours à de nouveaux modèles probabilistes afin de répondre à la problématique. Nous utilisons un processus stochastique issu de la Fiabilité Dynamique nommé processus markovien déterministe par morceaux (Piecewise Deterministic Markov Process ou PDMP). L’évaluation des quantités d’intérêt (fiabilité, nombre moyen de pannes…) est ici réalisée à l’aide d’un algorithme déterministe de type volumes finis. L’utilisation de ce type d’algorithme, dans ce cadre d’application, présente des difficultés informatiques dues à la place mémoire. Nous proposons plusieurs méthodes pour repousser ces difficultés. L’optimisation d’un plan de maintenance est ensuite effectuée à l’aide d’un algorithme de recuit simulé. Cette méthodologie a été adaptée à deux systèmes ferroviaires utilisés par la SNCF, l'un issu de l'infrastructure, l'autre du matériel roulant.
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