Traitement de signaux de détecteurs gamma ultra-rapides par Machine Learning
Au sein du projet ANR AAIMME dédié à l'imagerie médicale par Tomographie à Émission de Positrons (TEP), nous proposons un post-doctorat de 24 mois qui s’intéressera principalement au traitement des signaux du détecteur ClearMind conçu au CEA-IRFU. Les développements du détecteur ont été effectués dans l’objectif d’obtenir une datation précise des interactions ayant lieu dans la zone sensible. Ils consistent en des détecteurs scintillateurs PbWO4 couplés à un photomulitplicateur dans une galette à microcanaux, dont les signaux sont numérisés par des modules d’acquisition rapide SAMPIC. L’intérêt principal de cette conception réside en l’exploitation des photons rapides Cherenkov et des photons de scintillation pour reconstruire le plus précisément possible les interactions dans le cristal.
Une des principales difficultés réside dans l’analyse des signaux produits par le détecteur : la complexité et l’intrication des signaux nécessitent un traitement dédié.
L’objectif de ce post-doctorat est donc d’élaborer des algorithmes de Machine Leaning de confiance afin de reconstruire les paramètres de l’interaction gamma dans le détecteur avec la plus grande précision possible à partir des signaux détecteurs.
Development d'électrolytes innovants pour les batteries Na-ion à forte puissance
Le post-doc s'inscrit dans le cadre du projet PEPR Battery Hipohybat. Il vise à développer des batteries Na-ion de forte puissance en étroite collaboration avec des partenaires académiques tels que le Collège de France et l'IS2M. La conductivité des ions Na+ au cœur de l'électrolyte, ainsi qu'à l'interface électrode-électrolyte (EEI), sont les deux critères majeurs qui doivent être optimisés pour permettre le développement de cellules Na-ion à charge rapide.
La première stratégie pour augmenter la conductivité globale consistera à utiliser des co-solvants moins visqueux, tels que les éthers ou les nitriles. Cependant, ces solvants présentent une mauvaise stabilité électrochimique. Par conséquent, dans un premier temps, l'impact de leur ajout dans différentes proportions sera étudié pour (i) déterminer leurs fenêtres de stabilité électrochimique et (ii) analyser leur comportement de solvatation/désolvatation, ce qui est essentiel pour leurs tenues en puissance. Les contreparties fluorées des co-solvants les plus prometteurs seront également étudiées pour améliorer la stabilité en oxydation et permettre la formation d'une interphase solide electrolyte stable à l'électrode négative.
La deuxième approche se concentrera sur l'identification des additifs qui conduisent à des interphases « non résistives ». Des additifs commerciaux et des additifs synthétisés en interne seront étudiés à cette fin. En ajustant les trois composants de l'électrolyte ensemble, de nouvelles formulations seront développées pour atteindre un meilleur compromis entre la cinétique rapide des ions Na?.
Impact de la microstructure dans le dioxyde d’uranium sur de l’endommagement balistique et électronique
Lors de l'irradiation en réacteur, les pastilles de combustible subissent des modifications microstructurales. Au-delà de 40 GWd/tU, une structure High Burnup Structure (HBS) apparaît en périphérie, où les grains initiaux (~10 µm) se subdivisent en sous-grains (~0.2 µm). Près du centre, sous haute température, des sous-grains faiblement désorientés se forment. Ces évolutions résultent de la perte d'énergie des produits de fission, générant des défauts tels que dislocations et cavités. Pour étudier l'effet de la taille des grains sur ces dommages, des échantillons de UO2 nanostructurés seront synthétisés au JRC-K par frittage flash. Des irradiations ioniques seront menées à JANNuS-Saclay et GSI, suivies de caractérisations (Raman, MET, MEB-EBSD, DRX). Le postdoctorat se déroulera au JRC-K, CEA Saclay et CEA Cadarache sous encadrement spécialisé.
Analyse in situ des dislocations en Dynamique Moléculaire
Grâce aux nouvelles architectures des supercalculateurs, les simulations de dynamique moléculaire classique (DM) entreront bientôt dans le domaine du millier de milliard d’atomes. Ces systèmes de simulation – de tailles inédites – seront ainsi capables de représenter la plasticité des métaux à l’échelle du micron. De telles simulations génèrent une quantité considérable de données et la difficulté réside désormais dans leur exploitation, afin d'en extraire les ingrédients statistiques pertinents pour l’échelle de la plasticité « mésoscopique » (échelle des modèles continus). L'évolution d'un matériau est complexe car elle dépend de lignes de défauts cristallins très étendues (les dislocations) dont l’évolution est régie par de nombreux mécanismes. Afin d'alimenter les modèles aux échelles supérieures, les grandeurs à extraire sont les vitesses et la longueur des dislocations, ainsi que leur évolution au cours du temps. L’extraction de ces données peut se faire par des techniques d'analyse spécifique a posteriori basées sur la caractérisation de l'environnement local ('distortion score' [goryaeva_2020], 'local deformation' [lafourcade_2018], ‘DXA’ [stukowski_2012], mais qui restent très couteuses et ne permettent pas de traitement in situ. Nous avons récemment développé une méthode robuste permettant d'identifier à la volée la structure cristalline [lafourcade_2023], qui sera bientôt étendue au cas de la classification des dislocations. L'objectif du stage post doctoral est le développement d'une chaîne d'analyse complète menant à l'identification in-situ des dislocations au sein des simulations atomistiques ainsi qu'à leur extraction sous forme nodale. La première étape de ce processus passe par la classification et l'identification des atomes voisins du coeur de la dislocation.
Adaptation de l'expérience de Delayed Hydride Cracking (DHC) aux matériaux irradiés
L’objectif de cette étude est de « nucléariser » l’« expérience de DHC » développée dans le cadre de la thèse de Pierrick FRANCOIS (2020-2023), permettant de créer dans des conditions de laboratoire le phénomène de DHC sur des gaines de Zircaloy, afin de déterminer la ténacité de ce matériau en cas de DHC : K_(I_DHC ).
Le terme « nucléariser » désigne le processus d’adaptation de l’expérience pour pouvoir tester des matériaux irradiés dans des enceintes dédiées (appelées cellules blindées), où les matériaux sont testés via des bras télémanipulateurs. Les protocoles décrits dans la thèse de Pierrick François devront donc être adaptés, si possible simplifiés, pour pouvoir être transposés en cellules blindées. Cela nécessitera des échanges approfondis avec les personnes en charge des essais, et l’utilisation des outils de simulation numérique développés dans le cadre de cette même thèse. Le développement de cette procédure en cellule blindée sera utilisé par le post-doctorant afin de qualifier le risque de DHC lors de l’entreposage à sec des assemblages combustible en quantifiant la ténacité en DHC après irradiation du gainage.
Développement de techniques de mesures in-situ et operando pour l’étude de la performance et du vieillissement de batterie lithium ion par insertion de capteurs internes
Dans le cadre de l’initiative PEPR Batterie portée par le CEA et le CNRS Collège de France, le projet SENSIGA vise à mettre en application les objectifs définis dans la roadmap européenne pour les « Smart Battery » écrit dans le cadre du Large Scale Initiative BATTERY2030+. Le projet porte sur le développement de capteurs innovants pour le monitoring des paramètres critiques des batteries Lithium ion afin d’optimiser les fonctions de BMS (Battery Management System) et d’améliorer leur performance, leur durabilité et leur sécurité. Le poste proposé ici porte sur le développement et la mise en œuvre de techniques de caractérisation in-situ et operando. Le candidat sera amené à participer au développement de capteurs optiques et électrochimiques pour des mesures internes sur cellules Li-ion. Il participera à l’instrumentation des cellules, leurs mises en œuvre dans différentes conditions de cyclage et à l’étude de leurs performances et vieillissement. Il participera à l’analyse des données ainsi qu’à l’étude post-mortem des cellules afin d’identifier les mécanismes de dégradation et effectuer la corrélation entre les mesures issues des capteurs et les phénomènes observés. Le présent post-doctorat s’inscrit dans un travail d’équipe composée d’électro-chimistes, de physiciens, de chimistes et de physiciens optique expérimentés dans le domaine [1-5]. Il se concentrera sur l’instrumentation interne de la cellule et travaillera en étroite collaboration avec un deuxième postdoc dédié à l’instrumentation de cellules par mesures multi-capteurs externe. L’objectif de ces travaux est de fournir un ensemble de données fiables sur les mécanismes de dégradation des cellules et leur monitoring afin d’alimenter les travaux qui seront réalisés par la suite au cours du projet sur la mise en place de fonctions avancées du « Battery Management Systems ».
Mécanismes de génération et de transformation des aérosols issus de la découpe du corium lors du futur démantèlement de Fukushima Daiichi.
Lors des accidents des réacteurs de Fukushima Daiichi, plusieurs centaines de tonnes de corium (mélanges issus de la fusion des cœurs des réacteurs et de leur interaction avec les structures environnantes) ont été formés. Le gouvernement japonais a pour plan de démanteler d’ici 30 à 40 ans la centrale de Fukushima, ce qui implique de récupérer les débris de corium qui s’y trouvent. Le CEA participe à plusieurs projets liés à la maîtrise du risque liés aux aérosols radioactifs issus de la découpe de corium.
L’objectif du stage postdoctoral est d’exploiter la grande base de données expérimentale issue de ces projets pour étudier les mécanismes de génération et de transformation de ces aérosols de découpe (thermique et/ou mécanique). Une source importante de génération des aérosols semble être un phénomène d'évaporation partielle/condensation voisin d'une distillation fractionnée. Une modélisation thermodynamique pourra être proposée, couplée avec certains effets cinétiques. Pour la découpe thermique, les analyses des aérosols devront être comparées à la microstructure des blocs de corium pour mettre en évidence et quantifier un relâchement privilégié de certaines phases.
Après une étude bibliographique, une synthèse des résultats expérimentaux obtenus sera menée à bien et complétée par des analyses chimiques ou cristallographiques.
Le post-doctorat se déroulera au sein d'un laboratoire expérimental d'une vingtaine de personnes au CEA Cadarache (institut IRESNE).
Postdoc Contrôle Avancé Tolérant aux Défauts pour l'Amélioration de la Durabilité des Piles à Combustible
Les piles à combustible représentent une technologie clé pour les systèmes énergétiques propres et durables, en particulier dans des configurations hybrides pour des applications de transport et stationnaires. Cependant, leur durabilité dans des conditions réelles reste un défi critique. Ce projet vise à relever ces défis en explorant des stratégies de contrôle avancées basées sur des algorithmes de pronostic de pointe pour l’évaluation de l’état de santé des piles à combustible.
Cette offre se concentre sur les sujets de contrôle et optimisation avancés, et plus spécifiquement sur la conception de stratégies de contrôle tolérant aux défauts (FTC).
En s'appuyant sur des travaux antérieurs dans le domaine des pronostics par apprentissage automatique pour l’état de santé des piles à combustible, ce projet vise à développer des méthodes exploitant ces informations de pronostic pour optimiser le fonctionnement du système de pile à combustible. En combinant des approches basées sur des modèles, sur l’apprentissage par la donnée et avec des tests sur des plateformes réelles, ce projet vise à développer des solutions robustes et déployables qui améliorent la durabilité des piles à combustible tout en réduisant la complexité et les coûts de mise en œuvre des solutions avancées.
Conception et déploiement de stratégies innovantes de pilotage pour les réseaux énergétiques intelligents
Les réseaux de chaleur (RdC) jouent un rôle crucial dans les stratégies de transition énergétique grâce à leur capacité à intégrer efficacement les énergies renouvelables et la chaleur de récupération. En France, la stratégie nationale bas-carbone met l’accent sur l’expansion et l’optimisation des RdC, y compris des réseaux de plus petite taille avec plusieurs sources de chaleur comme le solaire thermique et le stockage. Les systèmes de contrôle intelligents, tels que le contrôle prédictif basé sur des modèles (MPC), visent à remplacer les pratiques manuelles basées sur l’expertise humaine pour améliorer l’efficacité. Cependant, le déploiement de systèmes de contrôle avancés sur de petits réseaux reste difficile en raison des coûts et de la complexité liés au matériel et à la maintenance.
Les solutions industrielles actuelles pour les grands RdC utilisent la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) pour l’optimisation en temps réel, tandis que les petits réseaux s’appuient souvent sur des systèmes à base de règles. Les travaux de recherche se concentrent sur la simplification des modèles MPC, l’utilisation de pré-calculs hors ligne ou l’intégration de l’apprentissage automatique pour réduire la complexité. Des études comparatives évaluent diverses stratégies de contrôle en termes d’adaptabilité, d’interprétabilité et de performance opérationnelle.
Ce projet postdoctoral vise à faire progresser les stratégies de contrôle des RdC en développant, testant et déployant des approches innovantes sur un site expérimental réel. Il s’agit de créer et de comparer des modèles de contrôle, de les implémenter dans un simulateur physique, et de déployer les solutions les plus prometteuses. Les objectifs incluent l’optimisation des coûts d’exploitation, l’amélioration de la robustesse des systèmes et la simplification du déploiement.
Optimisation des Phytotechnologies pour la Réhabilitation des Sites Nucléaires Contaminés
Le CEA recrute un(e) post-doctorant(e) pour un projet de recherche visant l’optimisation des phytotechnologies pour la réhabilitation des sites nucléaires contaminés. Cette recherche s’inscrit dans le cadre de la gestion des risques et de la réhabilitation des sols contaminés, en particulier ceux issus du démantèlement des installations nucléaires. Le projet a pour objectif de développer un modèle mécanistique avancé des transferts sol-plante, afin d’approfondir la compréhension de la mobilité des contaminants dans les sols faiblement contaminés et d'optimiser l’usage de plantes adaptées pour stabiliser ces contaminants.