Description

L’objectif principal du sujet de thèse ORBIT est le développement d’une plateforme multisensorielle capable de discriminer simultanément plusieurs marqueurs chimiques liés à la qualité du café, aux signatures de défauts et à l’authenticité, incluant l’identification des mélanges et des échantillons non authentiques. Ces marqueurs sont liés aux composés organiques volatils (COV) associés à l’arôme, à la fraîcheur, aux méthodes de transformation, à la contamination et au vieillissement. Le projet se concentre sur la conception, la fabrication et la caractérisation de réseaux de capteurs impédimétriques flexibles, réalisés à l’aide de méthodes à faible coût et de matériaux fonctionnels organiques.
Un défi majeur réside dans la détection sensible et reproductible de faibles concentrations de COV dans des environnements chimiques complexes. Les COV du café proviennent de diverses voies biochimiques et comprennent des aldéhydes, des alcools, des esters, des cétones, des furanes, des composés phénoliques et des espèces soufrées. Leur concentration relative évolue dynamiquement en fonction des conditions de transformation et de stockage. Le projet vise donc à développer un système sensoriel capable non seulement de détecter des composés individuels, mais aussi de capturer des signatures multivariées reflétant les états globaux de qualité.
Un autre défi majeur concerne l’interprétation des données. Le volume important de données généré par les réseaux de capteurs multisensoriels nécessite des stratégies avancées de traitement du signal et d’apprentissage automatique afin d’extraire les caractéristiques pertinentes, de regrouper les réponses et de quantifier les motifs liés à la qualité. L’intégration d’une intelligence embarquée est essentielle pour permettre une prise de décision en temps réel et un fonctionnement autonome.
L’étude se concentrera en particulier sur les techniques de dépôt par voie humide pour les matériaux organiques. Deux approches de co-intégration multi-matériaux seront considérées : une approche descendante, par dépôt goutte à goutte (*drop casting*), et une approche ascendante, par électro-greffage. Les matériaux d’intérêt impliqueront principalement des polymères conducteurs formulés avec des additifs destinés à optimiser la chimio-spécificité du matériau grâce à l’incorporation de composés complexants.

Skills required

Organic electronics Electronic systems Python Printed circuit board Sensors

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Keywords

Sensors, Impedance, VOCs, coffee, organic electronics