(Texte et images : S. SOLAIMAN, LPCA)
Le 24 Septembre 2024, L’École polytechnique universitaire de Lille a célébré le jour d’inauguration de son Programme Gradué « Innovation au service d’une planète en mutation ». Cet événement, prenant place à l’auditorium MIGEON sur le campus de la cité scientifique à Lille, a rassemblé étudiants et chercheurs avec au programme : présentations scientifiques, discussions animées et des opportunités d’établir des réseaux entre les différents acteurs. L’événement a souligné l’approche interdisciplinaire du programme, conçue pour inspirer la collaboration et alimenter l’innovation dans un large éventail de domaines scientifiques.
L’ordre du jour gravité autour de conférences scientifiques animées par des chercheurs universitaires, partageant leurs dernières activités de recherches. Un moment fort de l’événement a été la session de présentations de posters, où les doctorants ont pu à leur tour mettre en avant leurs travaux. Cet exercice a permis aux étudiants de présenter leurs recherches, d’échanger des idées et d’approfondir les discussions sur les méthodologies à développer ou à mettre en œuvre. La journée comprenait également des présentations d’étudiants ayant réalisé des échanges internationaux, offrant une perspective sur la nature mondiale de la science moderne et les riches enseignements tirés des projets de mobilité à l’internationale.
Parmi les contributeurs figurait Sandy Solaiman, étudiante en première année de thèse au LPCA (ULCO) et à l’IMT Nord Europe. Le poster de Sandy portait sur la formation d’aérosols organiques secondaires à partir de la réaction en phase gazeuse du myrténal avec les radicaux NO3, explorant la complexité de la chimie atmosphérique et mettant en lumière le comportement des aérosols organiques dans la chambre de simulation atmosphérique CHARME. Ces recherches contribuent non seulement à notre compréhension des processus environnementaux, mais joue également un rôle crucial dans l’avancement de la science du climat en servant de base pouvant alimenter des modèles prédictifs.
