Doctoral Position in Uncertainty-Aware Condition Assessment of Tunnels — ETH Zürich

Description complète

Position au doctorat dans l'évaluation de l'état des tunnels en cas d'incertitude

100%, Zurich, durée déterminée

La chaire de gestion de l'infrastructure, dirigée par le professeur Bryan T. Adey au sein de l'Institut de construction et de gestion de l'infrastructure du Département de génie civil, environnemental et géomatique, a une ouverture pour un étudiant de doctorat. Cette position met l'accent sur la transformation des données d'inspection et de surveillance hétérogènes en indicateurs de l'état de l'incertitude pour les structures des tunnels et les systèmes mécaniques, électriques et de plomberie au sein d'un jumeau numérique. Ce poste fait partie d'un projet interdisciplinaire de la SNSF en collaboration avec l'Université libre de Bozen-Bolzano, la galerie d'essais Hagerbach et la Fondation EuroTube.

La date de départ préférée est le 1er février 2027, bien que d'autres dates soient négociables.

Contexte du projet

Les tunnels sont des liaisons critiques dans les réseaux de transport, et de nombreux tunnels routiers et ferroviaires suisses vieillissent tout en étant soumis à l'augmentation des charges de trafic, aux facteurs de stress liés au climat et à l'évolution des exigences de sécurité. Leur entretien comprend deux domaines d'actif interdépendants, à savoir les éléments structuraux, comme la doublure, les portails et le drainage, et les systèmes mécaniques, électriques et de plomberie, comme la ventilation, l'éclairage et la détection des incendies. Dans la pratique actuelle, ces domaines sont gérés en grande partie isolément, les inspections restent très manuelles et les données provenant de différentes campagnes, capteurs et spécialistes sont fragmentées entre des rapports et des bases de données distincts. Les interventions sont donc souvent planifiées en utilisant des preuves disjointes et des heuristiques conservatrices, même lorsqu'il existe des données substantielles.

Le projet Predictive, Resilient, Integrated Systems for Management of Tunnel (PRISM-T), financé par la SNSF, répond à ce défi grâce à un double flux de travail numérique intégré pour l'assistance à la décision de maintenance des tunnels. Les données d'inspection et de surveillance hétérogènes sont transformées en indicateurs de l'état de l'incertitude, qui servent à mettre à jour les risques, à déterminer si des renseignements supplémentaires méritent d'être recueillis et à élaborer des programmes d'intervention exécutables. La réalité élargie (RX) sert à valider les décisions et à orienter les travaux d'inspection et d'entretien sur place.

Le workflow est développé et validé dans le centre de numérisation du tunnel de la galerie d'essais Hagerbach à Flums, et sa transférabilité est testée à l'installation de DemoTube de la Fondation EuroTube à Dübendorf. Des travaux réguliers sur le terrain sur les deux sites et une collaboration étroite avec l'équipe partenaire à Bolzano font partie intégrante de la recherche doctorale.

Dans le cadre de ce projet, le poste de doctorat traite de la couche de preuve du flux de travail, dans laquelle les images d'inspection, les scans laser 3D et les données des capteurs sont transformés en indicateurs de condition qui constituent la base de la mise à jour des risques et de la planification d'intervention effectuée dans un poste de doctorat compagnon.

Description du poste

Le candidat retenu mettra au point des méthodes pour extraire les indicateurs de défaut et de détérioration des images d'inspection, des vidéos, des données des capteurs et des balayages laser 3D périodiques, y compris l'adaptation du domaine aux environnements des tunnels et la détection des changements du temps. Les données provenant de sources multiples seront fusionnées en indicateurs de l'état des biens à l'aide d'un cadre bayésien hiérarchique, et des modèles d'incertitude et des indicateurs de qualité des données seront élaborés pour chaque source. Le candidat contribuera à la définition des types d'indicateurs de condition dans le modèle d'actif numérique, à l'intégration des indicateurs dans le double prototype numérique, ainsi qu'aux campagnes d'inspection et de validation à la galerie d'essais Hagerbach et à la Fondation EuroTube.

Profil

• Maîtrise en génie civil, géomatique, informatique ou domaine connexe
• Une solide expérience dans l'apprentissage automatique, la vision informatique ou le traitement des nuages en 3D, ainsi que dans la modélisation probabiliste et l'inférence bayésienne
• Très bonnes compétences en programmation, de préférence en Python
• La familiarité avec les jumeaux numériques, la modélisation de l'information sur les bâtiments (BIM) et la SFI, le traitement des données des capteurs ou l'inspection des tunnels serait considérée comme un avantage
• Volonté d'effectuer des travaux de terrain dans des environnements souterrains et de collaborer au sein d'une équipe interdisciplinaire et internationale
• La maîtrise de l'anglais écrit et parlé est requise et la connaissance de l'allemand est considérée comme un atout

Nous offrons

ETH Zurich est l'une des plus grandes universités du monde spécialisées dans la science et la technologie. Nous sommes reconnus pour notre excellente éducation, notre recherche fondamentale de pointe et notre transfert direct de nouvelles connaissances dans la société. Plus de 30 000 personnes de plus de 120 pays considèrent notre université comme un lieu qui favorise la pensée indépendante et un environnement qui inspire l'excellence. Situés au cœur de l'Europe, tout en établissant des liens dans le monde entier, nous travaillons ensemble pour trouver des solutions aux défis mondiaux d'aujourd'hui et de demain.

Nous apprécions la diversité et la durabilité

Conformément à nos valeurs , ETH Zurich encourage une culture inclusive. Nous favorisons l'égalité des chances, valorisons la diversité et favorisons un environnement de travail et d'apprentissage dans lequel les droits et la dignité de tous nos employés et étudiants sont respectés. Visitez notre site Web sur l'égalité des chances et la diversité pour découvrir comment nous garantissons un environnement équitable et ouvert qui permet à chacun de grandir et de prospérer. La durabilité est une valeur fondamentale pour nous – nous travaillons constamment vers un avenir neutre sur le plan climatique.

Curieux ? Nous aussi.

Nous sommes impatients de recevoir votre demande en ligne au plus tard le 9 novembre 2026, y compris les documents suivants :

• Lettre d'intérêt incluant vos idées de recherche potentielle dans le projet
• Un curriculum vitae (avec la liste des publications, le cas échéant, et les coordonnées d'au moins deux répondants)
• Grades de tous les cours universitaires suivis ainsi que des diplômes

L'examen des demandes commence le 9 novembre 2026. Les candidatures seront acceptées jusqu'à ce que le poste soit pourvu.

De plus amples informations sur l'Institut de la construction et de la gestion des infrastructures sont disponibles sur notre site . Les questions concernant le poste doivent être adressées à Mme Nathalie Dietrich, diè[email protected] (aucune demande).

Veuillez noter que nous acceptons exclusivement les demandes soumises par notre portail en ligne. Les demandes par courriel ou par la poste ne seront pas prises en considération.

Nous tenons à souligner que la présélection est effectuée par les recruteurs responsables et non par l'intelligence artificielle.

A propos de l'ETH Zürich

Questions sur cette offre