détection d’événements répétitifs et application à la crise sismique turque de février 2023
La technique de corrélation, ou template matching, appliquée à la détection et l’analyse des événements sismiques a démontré sa performance et son utilité dans la chaîne de traitements du Centre National de Données du CEA/DAM. Malheureusement, cette méthode souffre en contrepartie de limitations qui bride son efficacité et son utilisation dans l’environnement opérationnel, liées d’une part au coût calcul d’un traitement massif des données, et d’autre part au taux de fausses détections que pourrait engendrer un traitement bas niveau. L’utilisation de méthodes de dé-bruitage en amont du traitement (exemple : deepDenoiser, par Zhu et al., 2020), pourrait de surcroît accroître le nombre de détections erronées. La première partie du projet de recherche consiste à fournir une méthodologie visant à améliorer les performances en temps de traitement du détecteur de multiplets, en faisant notamment appel aux techniques d’indexation de l’information élaborées en collaboration avec le LIPADE (méthode L-MESSI, Botao Peng, Panagiota Fatourou, Themis Palpanas. Fast Data Series Indexing for In-Memory Data. International Journal on Very Large Data Bases (VLDBJ) 2021). La seconde partie du projet porte sur le développement d’un outil de « filtrage » des fausses détections de type auto-encodeur construit par apprentissage statistique. La crise sismique Syrie-Turquie de février 2023, dominée par deux séismes de magnitude supérieure à 7,0, servira de base de données d’apprentissage pour cette étude.
Fusion de modèles 3D issus d’imagerie optique et radar
L’imagerie satellitaire et aérienne permet de reconstruire des modèles 3D de la surface terrestre. Pour cela, l’imagerie optique exploite la photogrammétrie à partir d’acquisitions stéréoscopiques, tandis que l’imagerie radar utilise la technique d’interférométrie. Ces deux techniques sont complémentaires. L’imagerie radar permet d’avoir une reconstruction détaillée d’objets métalliques fins tels que des pylônes. L’imagerie optique est généralement plus robuste mais la reconstruction nécessite des contraintes de régularisation qui impliquent le lissage de tels éléments. Un des objectifs du post-doctorat est de détecter de tels objets.
Il s’agira d’exploiter la complémentarité des nuages de points 3D issus de l’imagerie optique satellitaire et radar satellitaire et aéroportée afin d’obtenir un produit 3D incorporant à la fois des éléments détectables principalement par imagerie radar et une reconstruction 3D issue de l’imagerie optique.
Le post-doctorat commencera par une phase bibliographique sur les techniques de restitution 3D par imagerie optique et radar et sur celles de fusion de nuages de points. Différentes chaînes de restitution 3D par imagerie optique et radar seront utilisées sur des données satellitaires et aéroportées. Un algorithme de recalage précis des nuages de points devra être développé ainsi qu’une méthode de fusion de ces nuages, qui permettra de détecter les points reconstruits par imagerie radar uniquement. Pour cette étape, des techniques de Deep Learning sont envisageables. Les résultats obtenus seront comparés à des données 3D très haute résolution issues de campagnes Lidar afin de quantifier les performances de l’algorithme proposé.
Ce post-doctorat se fera dans le cadre d’une collaboration entre le CEA-DAM et le département DEMR de l’Onera, au sein de laboratoires spécialisés en traitement d’images satellitaires et radar.
Analyse de la stabilité des pentes de l’atoll de Mururoa par approche probabiliste et construction d’une base de données pondérée de modélisations de tsunamis d’origine gravitaire sur la région niçoise
L’objet principal du post-doctorat est de réaliser une analyse de stabilité des pentes 2D et 3D sur la zone Nord-Est de Mururoa, incluant un aspect probabiliste (code SAMU_3D ; Leynaud & Sultan, 2010) afin de considérer l’effet de la variabilité des paramètres sédimentaires et incertitudes associées (résistance au cisaillement non drainé et poids unitaire) sur la possibilité effective d’un glissement. Différentes loupes de glissement potentielles avec un facteur de sécurité seront définies (géométrie, volume), qui viendront alimenter la simulation tsunami. Un second volet concerne l’évaluation de l’impact potentiel en termes d’inondation de tsunamis d’origine gravitaire sur la région très instrumentée au large de Nice, à partir de modélisations. Cette deuxième thématique, qui sera réalisée sur un temps plus court, offrira au post-doctorant une possibilité de valoriser ses travaux à l’international.
Développement d’une méthode automatisée de transfert et d’analyse du xénon
le CEA/DAM s’intéresse à la mesure de certains gaz rares comme les isotopes radioactifs du xénon qui sont émis vers l’atmosphère lors de divers événements nucléaires. Il a développé ainsi des systèmes de prélèvement et traitement d’échantillons concentrés en gaz rares dans le cadre du système de surveillance international du Traité d’Interdiction Complète des Essais nucléaires (TICE). C’est dans ce cadre que le CEA/DAM a développé depuis le début des années 2010 une méthode basée sur la cryo-condensation permettant d’une part de transférer le contenu d’une archive vers une cellule de mesure de spectrométrie gamma avec un fort rendement (supérieur à 50 %) et d’autre part d’analyser la teneur en Xe stable afin de déterminer l’activité volumique de l’échantillon. La principale faiblesse de la méthode actuelle est le fait que celle-ci soit peu automatisée et requiert la présence d’un opérateur pour une part significative des opérations (contrôles qualité, tests d’étanchéité, transfert de l’échantillon, …). l’objectif principal de cette étude est donc de contribuer à développer et valider une nouvelle méthode de transfert et d’analyse du Xe qui puisse être automatisée.