Dr. Nicolas Reiminger

Doctorats (2)
Masters (6)
Apprentissages (2)
Autres (3)
Doctorats
2024-2027
Mme Chloé DEMONFAUCON
Développement d’une méthodologie et d’un outil caractérisant le potentiel hydro-électrique et adaptation des turbines en réseaux d’assainissement

Grade visé : Docteur de l’Université de Strasbourg
Laboratoire d’accueil : Laboratoire des sciences de l’ingénieur, de l’informatique et de l’imagerie (ICube), UMR 7357
Directeur de thèse : Pr. José vazquez
Encadrants : Dr. Guilhem Dellinger, Dr. Léandro Duarte, Dr. Nicolas Reiminger

2023-2026
Mme Thi Huong Ly NGUYEN
Analyse et optimisation des performances d’un système de catalyse par modélisation numérique : Étude des paramètres clés et prédiction des rendements par apprentissage automatique

Grade visé : Docteur de l’Université de Strasbourg
Laboratoire d’accueil : Laboratoire des sciences de l’ingénieur, de l’informatique et de l’imagerie (ICube), UMR 7357
Directeur de thèse : Pr. Cédric Wemmert
Encadrants : Dr. Nicolas Reiminger, Dr. Xavier Jurado, Pr. Cuong Pham-Huu, Dr. Jean-Mario Nhut
Travaux co-publiés :
     •     (2024) Évaluation des performances de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour la prévision des crues: Étude de cas du bassin versant de l’Ill

2022-2025
M. Tuan Hoang TRINH
Dispositifs pour le piégeage passif des particules fines de l'air extérieur

Grade visé : Docteur de l’Université de Strasbourg
Laboratoire d’accueil : Institut de Chimie et Procédés pour l’Énergie, l’Environnement et la Santé (ICPEES), UMR 7515
Directeur de thèse : Pr. Cuong Pham-Huu
Encadrants : Dr. Nicolas Reiminger, Dr. Jean-Mario Nhut
Travaux co-publiés :
     •     (2024) Washable oil-coated structured support for passive outdoor particulate matters trapping

Masters
2024
Mme Lucie Webert
Utilisation et optimisation d’algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle pour la prévision des crues

Grade visé : Ingénieur diplômé de l’ENGEES (stage de fin d’étude M2, 6 mois)
Prix : Meilleur travail de fin d’étude ENGEES 2024
Travaux co-publiés :
     •     (2024) Évaluation des performances de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour la prévision des crues: Étude de cas du bassin versant de l’Ill

2021
M. Siham-Eddine ZANTOUTE
Implémentation d'un modèle radiatif dans un code de calcul CFD de qualité de l'air sous OpenFOAM

Grade visé : Master Mécanique Numérique pour l’Ingénieur (MNI) de l’Université de Strasbourg (stage de fin d’étude M2, 6 mois)

M. Lucas Fourel
Science des données et étude de la qualité de l'air en environnement extérieur

Grade visé : Master Science des données et systèmes complexes de l’UFR de mathématique et informatique d’Illkirch-Graffenstaden  (stage de fin d’étude M2, 6 mois)

2020
M. Raiari LEVY
Modélisation de la dispersion du pollen en milieu urbain

Grade visé : Ingénieur diplômé de l’ENGEES (stage de fin d’étude M2, 6 mois)

2019
M. Clément Vitteau
Mise en évidence des sources d’apports et de pertes de polluants atmosphériques et intégration dans un code de calcul 3D de qualité de l’air

Grade visé : Ingénieur diplômé de l’ENGEES (stage de fin d’étude M2, 6 mois)

2018
M. Ke Wen
Mesure et modélisation de la pollution atmosphérique d'un lotissement

Grade visé : Master Mécanique Numérique pour l’Ingénieur (MNI) de l’Université de Strasbourg (stage de fin d’étude M2, 6 mois)

Apprentissages
2023-2024
M. Vincent Bardou
BUT Informatique (Réalisation d’applications : conception, développement, validation) [Niveau BAC+3]

Durée de l’apprentissage : 1 an

2021 - 2023
M. Loïc Saunier
Master pro SIL (Science et Ingénierie du Logiciel) [Niveau M1 + M2]

Durée de l’apprentissage : 2 ans
Travaux co-publiés :
     •    (2024) Évaluation des performances de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour la prévision des crues: Étude de cas du bassin versant de l’Ill

Autres encadrements
2020
M. Allan Rauline
Modélisations gaussiennes d'un panache de pollution lié à un réseau routier

Grade visé : Ingénieur diplômé de l’ENGEES (stage pratique de l’ingénierie M1, 3 mois)

2020
M. Christophe Pakleza
Gestions de données pour qualifier la qualité de l’air en milieu urbain

Grade visé : Certification « Analyser les données – intégration, exploitation, visualisation, industrialisation », ECAM, Strasbourg (3 mois)

2019
Mme Lisa Cabalion
Etude d’impact de différentes configurations de routes et bâtiments sur la dispersion de polluants

Grade visé : License Physique-Chimie, Université de Strasbourg (stage volontaire de découverte, L3, 1 mois)