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Responsables d'entreprises, posez vos questions à la Fondation Sciences Mathématiques de Paris ! De nombreuses questions soulevées dans l’exercice d’une activité économique ou industrielle possèdent des solutions faisant appel à des mathématiques de pointe. La Fondation Sciences Mathématiques de Paris se propose de favoriser la collaboration entre les entreprises et les chercheurs de son réseau. De telles collaborations ont déjà été initiées par les laboratoires de la Fondation (Laboratoires Jacques Louis Lions, Probabilités et modèles aléatoires, Cérémade, …)
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Crédit d'Impôt Recherche
La Fondation Sciences Mathématiques de Paris bénéficie de l'agrément au titre du Crédit d'Impôt Recherche (CIR). Les opérations de R&D confiées à la Fondation sont éligibles pour le double de leur montant.
Taxe d'apprentissage
La Fondation Sciences Mathématiques de Paris a obtenu l'agrément pour la perception de la taxe d'apprentissage au titre des activités complémentaires.
La Fondation propose
- Un espace de discussions en amont sur des problèmes scientifiques
- Un espace de veille scientifique
- Des rencontres ciblées sur des sujets de pointe
- Une mise en lumière des perspectives offertes par les mathématiques actuelles
- Le développement de partenariats privilégiés entre les entreprises et les laboratoires de son réseau
- Un lieu de formation continue
- Un lieu d’accompagnement sur des sujets de thèse en partenariat avec le monde industriel
Bénéficiez de nos compétences nombreuses et variées
De par l'étendue de son spectre scientifique, qui va des mathématiques les plus abstraites aux applications les plus diverses, et qui inclut l'informatique fondamentale, la Fondation Sciences Mathématiques de Paris offre des compétences nombreuses et variées. En voici une liste non-exhaustive :
- Analyse d'images, traitement du signal
- Complexité et réduction des modèles, modèles micro/macro
- Contrôle et problèmes inverses
- Couplages de phénomènes
- Cryptologie
- Mathématiques financières
- Mathématiques de la turbulence
- Modélisation de l'aléatoire et propagation d'incertitudes
- Modélisation des matériaux
- Modélisation des phénomènes du vivant
- Optimisation et recherche opérationnelle
Quelques exemples de modélisation mathématique de phénomènes réels
Cardiac electrical activity
A. Franchitti, Y. Maday, Laboratoire Jacques-Louis Lions
Our interest in cardiac electrical activity has led us to model the heart as follows: first a reconstruction of the geometry is performed (restricted here to two ventricules) and a 3D mesh is then constructed; then the electrical signal propagation is described by Aliev-Panfilov 2-variables set of equations which are discretized by a finite element method. The chosen model is able to reproduce an action potential quite accurately, qualitatively close to the physiological one. The simulation presented here (Medit) shows a signal initiated at the level of the sinusal node, propagating faster along its bundle (bundle of Hiss), and reaching rapidly both of the cardiac chambers.
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Severe slugging in pipeline
F. Coquel, M. Postel, N. Andrianov, Q.-H.Tran, Laboratoire Jacques-Louis Lions
The movie shows the pressure and density of the oil propagating in
a pipe-line ending in a riser. It is a highly non linear two-phase
flow problem. A typical pipeline length is of order of several
kilometers, and the pipeline diameter is of the order of a meter, so
the flow can be considered as one-dimensional but it will be
nevertheless greatly affected by the pipeline geometry. Indeed, the
liquid accumulate in the low points of the pipeline, thus blocking the
flow. Consequently, the gas pressure just before this bottleneck
increases and at some point pushes the stopper liquid forwards. This
phenomenon is known as Severe Slugging. Observe that slugging is a
highly non-stationary flow regime, even if the conditions at the
pipeline's inflow and outflow do not change in time. Due to violent
pressure changes in the pipeline, slugging provokes faster pipeline
fatigue and non-constant oil production on the platform; its accurate
modeling is therefore highly desirable.
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Contaminant transport simulation by an adaptatif, combined finite volume - finite element scheme
M. VohralÃk, Laboratoire Jacques-Louis Lions
We simulate here the displacement of contaminants which pollute the subsurface. For an accurate resolution simultaneously keeping the number of unknowns (computational effort) limited, we refine the mesh adaptively in the contaminated regions and derefine it after the contaminants are transported further.
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Contact: Yvon Maday



The movie shows the pressure and density of the oil propagating in
a pipe-line ending in a riser. It is a highly non linear two-phase
flow problem. A typical pipeline length is of order of several
kilometers, and the pipeline diameter is of the order of a meter, so
the flow can be considered as one-dimensional but it will be
nevertheless greatly affected by the pipeline geometry. Indeed, the
liquid accumulate in the low points of the pipeline, thus blocking the
flow. Consequently, the gas pressure just before this bottleneck
increases and at some point pushes the stopper liquid forwards. This
phenomenon is known as Severe Slugging. Observe that slugging is a
highly non-stationary flow regime, even if the conditions at the
pipeline's inflow and outflow do not change in time. Due to violent
pressure changes in the pipeline, slugging provokes faster pipeline
fatigue and non-constant oil production on the platform; its accurate
modeling is therefore highly desirable.