Etude du transfert d’aérosols au travers de matériaux dégradés

Pour certaines familles de colis de déchets radioactifs, des liants hydrauliques sont utilisés pour établir une barrière confinante entre le cœur des colis de déchets et l’environnement. Les études de sûreté étudient des scénarios accidentels extrêmes pour cette phase (chutes, incendies …) qui peuvent conduire à une altération de la barrière confinante sous forme de fissurations. Il est alors important d’étudier la capacité de rétention de ces fissures vis-à-vis des particules radioactives.
Des études expérimentales ont été initiées avec la thèse d’A. Boccheciampe qui a étudié le cortège de particule (40µm) dans des fissures modèles artificielles (créés à l’imprimante 3D) par mesures microtomographie-3D.
L’objectif post-doctoral est de poursuivre cette thématique avec une approche identique à celles développées sur les études d’efficacité de filtres, afin d’investiguer les particules de diamètre plus faible, entre 0,05 et 5 µm. Les études quantitatives seront ainsi portées sur les flux amont et aval de particules de part et d’autre d’éprouvettes fissurées/dégradées, avec générateur d’aérosol, compteur granulomètre optique et analyseur U-SMPS. Des travaux de modélisation devront être entrepris.

Développement des traitements par Intelligence Artificielle d’une station de mesure et prévision

Le Commissariat à l’Energie Atomique (CEA) lance un projet appelé « MultiMod'Air » consistant à développer en 2 ans un prototype de station de mesure et de prévision de la qualité de l'air dite « intelligente ».
Ce projet pluridisciplinaire implique une vingtaine d’ingénieurs et de chercheurs du CEA, spécialisés chacun dans un domaine particulier.
Le sujet proposé consiste à mettre au point différentes briques d’Intelligence artificielle (IA) en commençant par quelques étapes, maitrisées mais innovantes, de correction par Réseau de Neurones Artificiels (RNA) des mesures de qualité de l’air effectuées par des capteurs à bas coût, ainsi que des prévisions météorologiques au niveau de la station.
Le cœur du travail de recherche concernera la mise au point d’une prévision de la pollution au niveau de la station par apprentissage sur les évènements passés.
Le post-doc sera encadré par un météorologue et par un spécialiste en IA. Il sera assisté d’un ingénieur IA pour les traitements de données.

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