Elaboration de compositions explosives via l’utilisation de la technologie acoustique RAM
L’objectif est d’élaborer, à l’échelle du laboratoire, des formulations constituées d’une ou plusieurs molécules énergétiques et d’un liant. Ces matériaux devront au final satisfaire le cahier des charges fixé en termes de performance et d’insensibilité.
Ce nouveau procédé utilisant les ondes acoustiques est un procédé novateur et très prometteur pour l’obtention rapide de nouvelles compositions explosives aux propriétés optimisées. Le travail consistera donc à :
- Réaliser un recensement bibliographique permettant l’obtention de formulations se présentant sous forme de granulés via le procédé RAM (resonant acoustic mixing).
- Recenser les différents paramètres procédés et comprendre leur influence sur les propriétés finales du mélange.
- Réaliser à l’échelle laboratoire la formulation de compositions énergétiques permettant de répondre au cahier des charges fixé.
- Caractériser les matériaux réalisés par des analyses physico-chimiques.
- Proposer des améliorations pour optimiser les propriétés finales.
- Proposer de nouvelles perspectives au RAM en lien avec les activités de l'unité.
Synthèse de molécules hétérocycliques fortement azotées
L’une des missions du CEA DAM est la conception de nouvelles compositions explosives aux propriétés optimisées. A ce titre, la recherche de nouvelles molécules d’intérêt, susceptibles d’être intégrées dans des formulations innovantes, est une activité fondamentale.
L’objectif du post-doctorat est de synthétiser, à l’échelle laboratoire, des molécules énergétiques présentant des structures à même de satisfaire le cahier des charges en termes de performance et d’insensibilité. Il s’agit principalement de molécules hétérocycliques fortement azotées (pyrazoles, triazoles, oxadiazoles…). Le travail comprendra à la fois la synthèse des intermédiaires, qu’ils soient considérés comme énergétiques ou non, et celle des produits finaux.
Cette démarche est adossée à des travaux de modélisation menés en amont, destinés à mettre en place des outils pour proposer de nouvelles structures et évaluer leurs propriétés par calcul. Ce sujet nécessitera, en interaction avec l’équipe de modélisation, d’utiliser ces outils et de les mettre à profit pour orienter le choix des cibles qui seront étudiées expérimentalement au laboratoire.
Optimisation de la réactivité chimique par machine learning interprétable
En synthèse organique, de nombreux paramètres moléculaires et macroscopiques peuvent
influencer l’issue de réactions chimiques. Il est alors difficile de corréler les rendements
obtenus aux conditions réactionnelles. Ce projet vise à développer des modèles d’apprentissage automatique interprétables pour prédire et améliorer l’efficacité des réactions d’oxydation d’hétérocycles pauvres en électrons, véritable défi en chimie organique. L’enjeu principal sera de représenter et de valoriser au mieux les variables associées à la complexité d’un système réactionnel réel (nature chimique du substrat, température, temps de réaction, etc.) pour alimenter des algorithmes d’apprentissage automatique et en extraire des règles claires, l’objectif final étant de fournir aux chimistes des outils prédictifs pour rationaliser et développer ces transformations.
Elaboration et caractérisation d'un matériau composite oxyde/oxyde
Les composites fibreux à matrice céramique (CMC) sont une classe de matériaux qui combinent de bonnes propriétés mécaniques spécifiques (propriétés rapportées à leur densité) à une bonne tenue à haute température (> 1000 °C) même sous atmosphère oxydante. Ils sont généralement constitués d’un renfort fibreux carbone ou céramique et d’une matrice céramique (carbure ou oxyde).
L’étude proposée porte sur la mise au point d’un procédé d’élaboration de CMC oxyde/oxyde à fibres longues et/ou courtes possédant des propriétés diélectriques, thermiques et mécaniques adaptées.
Utilisation de l’intelligence artificielle pour la modélisation et le changement d’échelle de systèmes accrétants en astrophysique de laboratoire
En astrophysique, les systèmes accrétants, c’est-à-dire les systèmes pour lesquels la gravitation d’une étoile capture la matière dans son environnement proche, produisent des sources de rayonnement X couramment observés par les satellites d’observation. Les signatures spectrales de ce rayonnement permettent d’en déduire la masse, le champ magnétique, le taux d’accrétion de l’étoile accrétante et jusqu’à l’évolution de la composition chimique et du degré d’ionisation des éléments dans les structures. Ces déductions reposent sur des modélisations hydrodynamiques en présence de rayonnement. Les structures mises en jeu se trouvent dans des zones de taille très réduites spatialement et par conséquent non résolues à l’échelle astrophysique par les outils d’observation à notre disposition. L’astrophysique de laboratoire permet d’ouvrir une fenêtre sur ces objets en miniaturisant les processus à des échelles compatibles avec des expériences réalisables grâce notamment à des lasers de puissance. Ces expériences permettent la caractérisation du plasma et l’observation de sa structuration spatiale grâce aux diagnostics présents sur les plateformes expérimentales (radiographies, émissions propre du plasma, spectroscopie…).
Le post-doctorant exploitera les possibilités liées à l'utilisation de réseaux de neurones physiquement informés pour étudier la possibilité d'extrapoler des résultats de simulation d'hydrodynamique radiative. Il développera un outil pour déterminer simplement les matériaux et régimes pertinent pour dimensionner des expériences en laboratoire. Enfin il exploitera l'IA pour essayer de trouver des relations de loi d'échelle entre deux systèmes.
Modélisation « particle-in-cell » des collisions élastiques dans les plasmas denses et froids et application aux interactions faisceau-plasma et laser-plasma
La méthode « particle-in-cell » (PIC) est largement utilisée pour simuler la cinétique de plasmas soumis à d'intenses faisceaux laser ou de particules. Les codes PIC modernes intègrent désormais couramment des modules supplémentaires décrivant des processus de physique atomique, mais leur précision est discutable dans les milieux relativement froids (à des températures inférieures à quelques dizaines d'eV) et denses (proches de la densité d'un solide).
Ce projet postdoctoral vise à améliorer le traitement des collisions élastiques dans les simulations PIC en s'inspirant des théories développées pour les métaux liquides et les plasmas denses, c'est-à-dire en prenant en compte la dégénérescence électronique, l'écrantage électronique et l'ordonnancement atomique. Ce modèle sera incorporé au code PIC CALDER développé au CEA. Une fois validé, ce modèle sera exploité dans des simulations PIC de plasmas denses exposés à des faisceaux électroniques ou laser ultrabrefs et ultraintenses.
Etats électroniques excités dans l’approximation GW couplée à l’approche Projector Augmented-Wave (PAW)
Ce projet vise à combler une lacune majeure des calculs ab initio en permettant des simulations fiables des états électroniques excités (méthode GW) via l’approche Projector Augmented-Wave (PAW). Ces avancées seront intégrées dans le logiciel open-source ABINIT, un projet collaboratif international reconnu. L’approximation GW est la référence pour déterminer les niveaux d’énergie électroniques dans la matière condensée, corrigeant la sous-estimation du gap par la DFT. La méthode PAW, quant à elle, offre précision et flexibilité, largement utilisée pour l’état fondamental et la réponse des matériaux.
Cependant, l’application conjointe GW+PAW rencontre des difficultés dans certains cas (ex. oxyde de zinc), les raisons étant comprises mais non totalement résolues. Les états de basse énergie sont bien décrits, mais les états de haute énergie restent problématiques. Le débat porte sur la nécessité de calculs complets (coûteux), de négliger certains termes (risque d’erreur) ou de modifier la méthode PAW (moins efficace).
Le projet vise à adapter le formalisme PAW à GW, développer un schéma numérique rapide et précis, et clarifier la situation actuelle. L’équipe du CEA, principal développeur d’ABINIT sur PAW et GW, assurera l’accès à de grandes ressources de calcul. Les objectifs du post-doctorat incluent le développement théorique, l’implémentation dans ABINIT, et l’amélioration des propriétés électroniques pour des systèmes solides réalistes (surfaces, jonctions, etc.).
Réduction de dimension et méta-modélisation dans le domaine de la dispersion atmosphérique
La modélisation et la simulation de la dispersion atmosphérique sont indispensables pour s’assurer de l’inocuité des rejets émis dans l’air par le fonctionnement autorisé des installations industrielles et pour estimer les conséquences sanitaires d’accidents qui pourraient affecter ces installations. Depuis une vingtaine d’années, les modèles physiques de la dispersion ont connu des améliorations très notables afin de prendre en compte les détails de la topographie et de l’occupation des sols qui font la complexité des environnements industriels réels. Bien que les modèles 3D aient vu leur utilisation s’accroître, ils présentent des temps de calcul très conséquents, ce qui obère leur emploi dans les études multi-paramétriques et l’évaluation des incertitudes qui nécessitent de très nombreux calculs. Il serait dons souhaitable d’obtenir les résultats très précis des modèles actuels ou des résultats approchants dans des délais bien plus brefs. Récemment, nous avons développé une stratégie consistant à réduire la dimension de cartes de répartition d’un polluant atmosphérique obtenues au moyen d’un modèle physique 3D de référence pour différentes conditions météorologiques, puis à faire apprendre ces cartes par un modèle d’intelligence artificielle (IA) qui est ensuite utilisé pour prévoir des cartes dans d’autres situations de météorologie. Le projet post-doctoral s’attachera à compléter les travaux de recherche entamés en évaluant les performances de méthodes de réduction de dimension et de substitution de modèle déjà explorées et en étudiant d’autres méthodes. Les applications concerneront, en particulier, la simulation des concentrations autour d’un site de production industrielle qui émet des rejets gazeux à l’atmosphère. Les développements viseront à obtenir un outil opérationnel de méta-modélisation.
Elaboration et caractérisation d'un composite oxyde/oxyde
Les composites fibreux à matrice céramique (CMC) sont une classe de matériaux qui combinent de bonnes propriétés mécaniques spécifiques (propriétés rapportées à leur densité) à une tenue à haute température (> 1000 °C) même sous atmosphère oxydante. Ils sont généralement constitués d’un renfort fibreux carbone ou céramique et d’une matrice céramique (carbure ou oxyde).
L’étude proposée porte sur la mise au point d’un CMC oxyde/oxyde à matrice faible possédant des propriétés diélectriques, thermiques et mécaniques adaptées.
Cette étude se fera en collaboration avec plusieurs laboratoires du CEA Le Ripault
Influence de la largeur de bande et de la longueur d'onde du laser sur les instabilités paramétriques
Dans le cadre du projet Taranis initié par Thales et supporté par BPI France et en collaboration avec de nombreux partenaires scientifiques tels que le CEA/DAM, le CELIA et le LULI, un travail de dimensionnement d'une cible et d'un laser destiné à la production d'énergie en attaque directe va avoir lieu. Un prérequis à ce travail, est de comprendre les mécanismes d'interaction laser-plasma qui vont se produire lors du couplage du laser avec la cible. Ces mécanismes délétères pour la réussite des expériences de fusion peuvent être régulés par l'utilisation de laser dits « large-bande ». En outre, le choix de la longueur d'onde laser utilisée pour le dimensionnement de la cible et de l'architecture laser doit être défini. L’objectif du stage est d'étudier la croissance et l'évolution de ces instabilités (Brillouin, Raman) en présence de lasers « large bande » à la fois d'un point de vue expérimental que simulation, et ainsi de pouvoir définir les conditions lasers permettant de réduire ces instabilités paramétriques.