Fateh CHAABAT

Moteur de calcul aéraulique haute précision dédié au dimensionnement automatique des réseaux de ventilation CVC complexes. Conçu selon une approche physique rigoureuse (Colebrook-White, modèles Idelchik, Bernoulli généralisé) et déployé en production via une API REST industrielle — avec génération automatisée de rapports PDF, schémas topologiques PNG et exports JSON pour intégration BIM/CAO.

• Physique des fluides haute fidélité : Modélisation complète des pertes de charge linéaires (Darcy-Weisbach) et singulières, avec résolution exacte de Colebrook-White par bisection (précision < 10⁻¹⁰). Propriétés de l'air calculées dynamiquement via la loi des gaz parfaits (modèle ISA) et l'équation de Sutherland — dimensionnement réaliste pour toute altitude et température.
• Solveur nodal non linéaire — convergence garantie : Algorithme de relaxation nodale adaptative (Newton-Raphson, facteur ω ∈ [0.02 – 0.3]) respectant strictement les lois de Kirchhoff. Stratégie de convergence en deux phases : convergence primaire sur frottement pur et singularités constantes, puis activation des singularités dynamiques sur débits stables — résidu final < 10⁻⁹ m³/s (≈ 3.6 mL/h). Supporte toutes topologies : arborescentes, confluentes, multi-ventilateurs, soufflage et extraction.
• Singularités dynamiques avancées (Idelchik) : Calcul automatique des pertes de charge des tés (division/confluence détectée localement au nœud — indépendamment du mode global) et des transitions convergent/divergent (Borda-Carnot pondéré) affectées systématiquement sur la petite section de référence. Gestion rigoureuse des ζ négatifs (gains d'inertie en extraction) isolés et appliqués en post-traitement sans déstabiliser le solveur.
• Dimensionnement multi-ventilateurs & équilibrage hydraulique : Identification du circuit critique individuel par ventilateur via l'algorithme de Dijkstra, couplé à la formule de Bernoulli généralisée (méthodes B/C Almeco/AMCA). Calcul de la puissance absorbée par rendement propre (η_i), génération automatique d'une table d'équilibrage avec coefficient de bridage (K-Factor) pour chaque terminal — et estimation de l'OPEX annuel.
• API REST industrielle & livrables automatisés : API FastAPI/Pydantic (OpenAPI 3.1) avec import global de projet en une requête, validation topologique et géométrique automatique, et catalogue d'accessoires intégré (ζ prêts à l'emploi). Génération automatisée de rapports PDF professionnels (bilan réseau, audit hydraulique, analyse acoustique, recommandations de redimensionnement), schémas PNG annotés et exports JSON normalisés pour intégration directe en BIM/CAO. Application déployée en production sur Render avec interface Swagger UI.
• Précision numérique & validation : Résultats vérifiés analytiquement par calcul Colebrook-White manuel et bilans de Bernoulli — cohérence parfaite entre pressions nodales du solveur et pertes calculées sur chaque chemin.
• Valeur ajoutée métier :
  → Alternative open-source haute précision aux logiciels propriétaires pour le pré-dimensionnement CVC tertiaire et industriel.

  → Aide à la décision automatisée : recommandations acoustiques, table d'équilibrage, conformité AMCA/Almeco — sans intervention manuelle.

  → Architecture prête pour SaaS : API-First, exports BIM/JSON normalisés, déploiement cloud — intégration native dans les écosystèmes de jumeaux numériques.

  → Extensible : support multi-ventilateurs, multi-bouches, soufflage/extraction, topologies complexes — conçu pour évoluer vers le calcul thermique couplé.

Conception d'une infrastructure Data industrielle end-to-end simulant un système SCADA. Basée sur une architecture Medallion robuste, ce pipeline automatise la collecte, la fiabilisation et l'export Cloud (Azure) de flux de données capteurs, garantissant une traçabilité totale et une haute disponibilité pour l'analytique.

• Architecture Medallion (Bronze/Silver/Gold) : Structuration rigoureuse des données permettant un traitement progressif : ingestion brute (Bronze), nettoyage/validation (Silver), et agrégations métiers prêtes pour l'exploitation (Gold).
• Pipeline ETL/ELT Haute Fiabilité : Implémentation d'un workflow robuste (CSV ↔ SQL Server ↔ Python ↔ Azure Blob) intégrant des mécanismes avancés de fallback automatique, retry et logging transactionnel (batch_id) pour une intégrité totale des flux.
• Traitement & Enrichissement Analytique : Moteur de calcul Python haute performance effectuant le nettoyage, la validation qualité et le calcul de features statistiques (moyennes mobiles, écart-types) pour la caractérisation des états machine.
• Détection d'anomalies en temps réel : Algorithme de scoring par Z-Score adaptatif appliqué par capteur et équipement, permettant l'identification proactive des dérives et comportements anormaux au sein des séries temporelles.
• Export Cloud & Optimisation Parquet : Déploiement d'un export automatisé vers Azure Blob Storage en format Parquet, avec stratégie de partitionnement intelligent (type_capteur / date) pour optimiser les performances analytiques.
• Industrialisation & Monitoring : Automatisation complète orchestrée par Windows Task Scheduler avec monitoring intégré et traçabilité exhaustive des exécutions, assurant une maintenabilité de niveau production.

Conception d'une solution end-to-end de supervision industrielle. Ce pipeline automatise l'ingestion, le nettoyage et l'analyse statistique de données capteurs pour identifier des comportements anormaux, le tout visualisé via une interface décisionnelle interactive (Power BI) pour faciliter la maintenance conditionnelle.

• Pipeline ETL Industriel : Orchestration automatisée d'un flux de données (CSV ↔ Python ↔ SQL Server ↔ Power BI), garantissant l'intégrité et la disponibilité des séries temporelles capteurs.
• Traitement & Moteur Statistique : Nettoyage et enrichissement des données par Python, incluant le calcul de métriques agrégées et une structuration rigoureuse pour l'analyse.
• Détection d'anomalies (Z-Score) : Implémentation d'un algorithme de scoring adaptatif par équipement, permettant d'isoler statistiquement les dérives opératoires avant qu'elles ne deviennent critiques.
• Business Intelligence & Data Viz : Développement d'un dashboard Power BI décisionnel piloté par des KPI dynamiques (taux d'anomalies). Maîtrise des calculs DAX complexes pour le filtrage temporel avancé et implémentation de visualisations analytiques ciblées (treemaps, tableaux, histogrammes, etc.).
• Industrialisation du flux : Automatisation complète des tâches via Windows Task Scheduler avec traçabilité intégrale des exécutions, logs de monitoring et gestion des erreurs.

Solution avancée de Data Science appliquée à l'efficacité énergétique. Ce projet exploite des algorithmes de ML pour caractériser les profils de consommation, détecter les anomalies de dérive, et simuler des stratégies de Demand Side Management (DSM) pour optimiser l'équilibrage des charges et réduire les coûts opérationnels (OPEX).

• Data Mining & Caractérisation (SQL/Python) : Extraction et nettoyage de séries temporelles énergétiques. Calcul d'indicateurs de performance (coefficient de variation, facteur de pointe, Z-score) pour la segmentation des profils de consommation.
• Détection d'anomalies hybride : Implémentation d'une chaîne robuste associant méthodes statistiques (Z-Robust) et algorithmes non supervisés (Isolation Forest) pour identifier proactivement les surcharges et anomalies de fonctionnement.
• Analyse Thermo-énergétique : Modélisation de la corrélation puissance–température pour quantifier l'impact climatique, permettant d'isoler la signature énergétique intrinsèque des bâtiments et systèmes HVAC.
• Modélisation Prédictive & DSM : Développement de modèles de prévision (Random Forest, Régression) et simulation de stratégies DSM : Clipping (écrêtage), Load Shifting (décalage) et Load Reduction.
• Stratégie de pilotage opérationnel : Aide à la décision automatisée pour l'optimisation des appels de puissance, visant la réduction des dépassements souscrits et la maximisation de l'efficience énergétique globale.

• Pilotage opérationnel : Coordination de chantiers complexes de fibre optique, planification des interventions et encadrement direct d'équipes terrain.
• Expertise & Résolution : Diagnostic technique avancé sur site, résolution proactive des problématiques imprévues et arbitrage technique pour garantir le respect des délais.
• Assurance Qualité & Conformité : Garant du respect strict des normes de sécurité et des standards de qualité (qualité d'épissurage, tests de réflectométrie, normes de déploiement).

Doctorat axé sur la mécanique des fluides appliquée à la sécurité incendie en milieu confiné. Travaux combinant simulation numérique haute fidélité (CFD) et expérimentation en maquette de tunnel à échelle réduite (1/25) pour optimiser la stratégie de désenfumage dans les milieux confinés. Les principes de ventilation forcée et de contrôle des débits développés lors de ces travaux forment le socle physique fondamental de mes solveurs aérauliques actuels pour les réseaux CVC.

• Études CFD avancées : Modélisation haute fidélité (FDS) des phénomènes de transfert de masse et chaleur pour caractériser la dynamique des fumées et la stratification thermique.
• Étude expérimentale du désenfumage : Analyse approfondie des écoulements en tunnels (ventilation longitudinale/transversale) via des essais paramétriques en particulier l'influence de la géométrie du tunnel et de la puissance de l'incendie sur les vitesses critiques et les débits de désenfumage requis.
• Optimisation des systèmes : Analyse de l'efficacité des dispositifs de confinement (trappes, écrans de cantonnement) pour améliorer la maîtrise des fumées en cas d'incendie.
• Reconnaissance scientifique : Auteur de 2 articles publiés dans la revue Building and Environment, attestant de la rigueur et de la portée internationale des travaux.

Optimisation d'un mélangeur chaotique (MLLM) à 6 éléments de division/repliement fonctionnant à bas nombre de Reynolds. L'étude corrèle les performances thermiques aux capacités de mélange, en utilisant la solution de Graetz comme référentiel de comparaison en régime laminaire.

• Dispositif Expérimental : Développement d'un banc d'essai instrumenté pour l'acquisition des profils de température à chaque élément, permettant de qualifier l'homogénéisation par transfert thermique.
• Simulation Numérique (CFD) : Modélisation sous OpenFOAM de l'advection chaotique au sein de la géométrie pour caractériser les mécanismes de mélange aux nœuds de rencontre.
• Analyse de Performance : Démonstration d'une intensification thermique dès le premier élément de mélange, confirmant l'efficacité du mécanisme de split-and-recombine.
• Validation : Confrontation aux modèles analytiques : le dépassement systématique de la solution de Graetz démontre la rupture des couches limites thermiques et l'excellence du mélange obtenu.

Projet d'ingénierie appliquée portant sur la caractérisation et l'optimisation de ventilateurs à pales courbées vers l'arrière. Ce travail a permis de coupler expérimentation physique et CFD haute performance pour valider les comportements aérodynamiques.

• Ingénierie Expérimentale : Conception et mise en service d'un banc d'essai aéraulique instrumenté. Gestion complète de la campagne de mesures et du suivi des pertes de charge.
• Simulation Numérique (CFD) : Utilisation du modèle de turbulence k-ε de ANSYS Fluent pour prédire le comportement aéraulique réel.
• Analyse & Validation : Confrontation rigoureuse entre les résultats numériques et expérimentaux. Analyse des écarts pour affiner les modèles de prédiction de performance.
• Gestion de projet : Responsable du respect du plan de travail et de la fiabilisation des données, renforçant les compétences en gestion de projet industriel.