Architectures avancées de dosimètres à fibres optiques pour la neutronique

Ce sujet porte sur le domaine des effets des irradiations dans les fibres optiques en vue de constituer des dosimètres permettant la caractérisation in situ (flux, fluence, homogénéité spatiale) des installations du CEA. L’utilisation de machines d’irradiation est indispensable à l’étude de la vulnérabilité et à la qualification de composants ou systèmes électroniques, optoélectroniques et optiques en environnement radiatif. La maîtrise des caractéristiques des faisceaux d’irradiation (géométrie, homogénéité, flux ou spectre énergétique) est primordiale. Le suivi de ces caractéristiques n’est pas toujours disponible in situ, faute d’instrumentation adaptée à un fonctionnement en environnement aussi extrême (radiation, température). C'est tout particulièrement le cas pour les installations expérimentales produisant des rayonnements pulsés, pour lesquelles un meilleur suivi temporel du flux (ou débit de dose) serait une amélioration significative.
Les travaux seront réalisés avec l’Université Jean Monnet de St Etienne et ses partenaires, qui a récemment coordonné le projet LUMINA, un dosimètre à fibre optique installé dans la station spatiale internationale par Thomas Pesquet.

Développement d’un modèle cinétique 2D pour l’oxydation haute température des alliages chromino-formeurs.

Pour de nombreuses applications industrielles, les phénomènes d’oxydation en température des composants doivent être évalués afin de dimensionner au mieux le composant. C’est le cas par exemple pour les turbines de moteur d’avions en aéronautique (température de l’ambiante à 1000°C), les tubes d’échangeurs de chaleurs des centrales électriques (température de 300 à 600°C), des pots de vitrification des déchets radioactifs à vie longue (température supérieure à 1000°C) etc. Tous ces cas mettent en jeu des alliages Fe-Ni-Cr dont l’oxydation mène à la formation d’une couche d’oxyde de chrome, Cr2O3. Aussi le développement de modèles et d’outils de simulation fiables pour l’oxydation à hautes températures (à partir de 350°C) des alliages Fe-Ni-Cr est un enjeu majeur pour limiter les coûts liés aux applications en températures.
Le post-doc se déroulera en deux parties : la première concernera la prise en main d’un outil de simulation créé au CEA (EKINOX-FeNiCr) et la seconde reposera sur le passage du modèle 1D au modèle 2D afin tenir compte de la taille finie des pièces ou de singularités géométriques.
La généralité de ce sujet pouvant être appliqué à de nombreux cas industriels ainsi que la compréhension fine des phénomènes d’oxydation permettront à l’étudiant de s’orienter en fin de post-doc vers une recherche aussi bien académique qu’industrielle.

Couches minces piézoélectriques sans plomb pour les MEMS

Dans le cadre du projet ANR TILPAC, vous travaillerez au développement de matériaux piézoélectriques sans plomb pour les applications actionneurs MEMS. Les matériaux déposés en couches minces seront intégrés dans des véhicules de test afin d'évaluer leurs propriétés (électriques, ferroélectriques, piézoélectriques) et de les comparer à celles du matériau de référence, le PZT, en vue d'une intégration dans des dispositifs à l'échelle industrielle. Une attention particulière sera également portée sur les aspects impacts environnementaux.

Post-doctorant Electrochimie du solide / Matériaux céramiques et métalliques / Corrosion à haute température

La technologie haute température (650-850°C) à Oxydes Solides (SOCs) est l'une des technologies de convertisseurs électrochimiques les plus prometteuses en termes d'efficacité, de coût et de caractère réversible entre les modes pile à combustible (SOFC) et électrolyse (SOEC). Mieux comprendre et limiter les phénomènes d’oxydation et d’évaporation du chrome des interconnecteurs métalliques via l’utilisation de revêtements reste un enjeu majeur pour l’optimisation de la durabilité du système en fonctionnement SOFC et SOEC (dégradation 3000h). Le travail de post-doctorat constitue l’essentiel de ce projet et est financé en intégralité par celui-ci. L’évaluation de revêtements protecteurs ainsi que d’une couche de contact se fera principalement grâce à des caractérisations électrochimiques des performances et de la durabilité de la cellule adjacente ainsi que des caractérisations microstructurales post-test, comparé à l’acier nu. Cette étude devrait donner lieu à 1 publication et 1 présentation à l’EFCF en 2026 a minima.

Application d'une méthode de filtrage pour l'estimation de paramètres de conditions de transmission effectives à partir de données ultrasonores

Dans un travail de thèse récemment abouti, une stratégie de filtrage combinant à la fois les itérations d'une méthode de descente de type Levemberg-Marquardt avec une approche par filtrage de Kalman sans gradient a été mise au point. De premières évaluations de l'algorithme ont été menées à bien afin de reconstruire la pré-déformation d'une géométrie de plaque à partir de données ultrasonores de type ondes guidées. Dans ce contexte, l'objectif principal du travail proposé est d'une part de consolider les connaissances et la mise-en-œuvre de l'approche proposée, et de confirmer son efficacité et son intérêt dans d'autres configurations de CND par ultrasons. Un cas d'application d'intérêt particulier dans le cadre de ce travail sera la reconstruction des paramètres de Conditions de Transmission Effectives (CTEs) pouvant typiquement représenter : un défaut de délaminage entre deux couches d'un matériaux composite, un collage imparfait entre un capteur ultrasonore et la pièce inspectée, ou encore une interface présentant une rugosité de dimensions caractéristiques inférieures à la longueur d'onde minimale utilisée pour le contrôle. Dans les cas pratiques industriels, les paramètres de ces CTEs sont difficiles à obtenir. Ainsi, l'intérêt de mettre en place un procédé de filtrage est d'offrir, dans les cas complexes, une calibration automatique des paramètres effectifs de ces modèles.

Conception d'electro-aimants pour expériences plasmas magnétisés sur l'installation laser LMJ-PETAL

Dans le but d'augmenter les capacités de l'installation LMJ-PETAL notamment dans les domaines de la Fusion par Confinement Inertiel, la génération de sources de rayonnement et l'astrophysique, le CEA, avec le soutien de la région Nouvelle Aquitaine, vient de réaliser l'étude de faisabilité d'un système additionnel permettant la réalisation d'expériences sous champ magnétique intense (qq. 10T). La poursuite du projet en vue d'une intégration sur l'installation fait l'objet d'une collaboration entre plusieurs départements du CEA mais également avec d'autres laboratoires français (LULI, CELIA) ou étrangers (Japon, USA).
Le système de génération de champ magnétique est constitué essentiellement d'une bobine (électro-aimant) consommable positionnée autour de la cible laser et alimentée par un banc d'énergie via une ligne de transmission. La poursuite du projet nécessite un travail approfondi de conception des bobines qui devront posséder les performances requises en termes de champ magnétique généré (intensité, volume magnétisé, homogénéité spatiale et stabilité temporelle) tout en étant adaptées à la fois aux caractéristiques de l'alimentation électrique impulsionnelle de forte puissance (~10µs, qq. 10kA et qq. 10kV) et aux contraintes expérimentales d'une très grande installation laser (intégration en centre chambre d'expérience, alignement, risque débris, sûrété nucléaire...).

Méthodes de reconstruction avancées pour la cryo-tomographie électronique appliquée à des échantillons biologiques

La Cryo-tomographie électronique (CET) est une technique puissante pour l'analyse structurelle en 3D d'échantillons biologiques dans leur état quasi naturel. Au cours de la dernière décennie, CET a connu des avancées remarquables en matière d'instrumentation, mais la rétroprojection filtrée (FBP) reste la méthode de reconstruction standard pour CET. En raison des dommages causés par les radiations et de la plage d'inclinaison limitée du microscope, les reconstructions FBP souffrent d'un faible contraste et d'artefacts d'élongation, connus sous le nom d'artefacts de « missing wedge » (MW). Récemment, les approches itératives ont suscité un regain d'intérêt pour améliorer la qualité et donc l'interprétabilité des reconstructions CET.
Dans ce projet, nous proposons d'aller au-delà de l'état de l'art en matière de CET en (1) appliquant des algorithmes de compresse sensing (CS) basés sur les curvelets et les shearlets, et (2) en explorant des approches d'apprentissage profond (DL) dans le but de débruiter et corriger les artefacts liés au MW. Ces approches ont le potentiel d'améliorer la résolution des reconstructions TEC et donc de faciliter les tâches de segmentation.
Le candidat réalisera une étude comparative des algorithmes itératifs utilisés dans les sciences de la vie et des approches CS et DL optimisées dans ce projet pour les structures curvilignes et les contours.

Application de modèles génératifs deep learning et développement de potentiel machine-learning pour le calcul de propriétés de transport atomique dans les oxydes mixtes uranium-plutonium désordonnés

Le machine learning (ML) est utilisé en science des matériaux pour améliorer les capacités de prédiction des modèles physiques. Les potentiels interatomiques ML (PIML), entraînés sur des calculs de structure électronique, sont des outils courants pour effectuer des simulations efficaces et physiquement précises. De plus, des modèles génératifs non supervisés sont actuellement explorés pour apprendre des distributions cachées d’une propriété et générer de nouvelles structures atomiques selon ces distributions. Cela est utile pour les solutions solides désordonnées, dont les propriétés dépendent de la distribution des espèces chimiques dans le réseau cristallin. Ici, le nombre de configurations atomiques est si grand qu’un échantillonnage exhaustif dépasse largement les capacités des méthodes conventionnelles. C’est le cas par exemple des oxydes mixtes U-Pu (MOX) ciblant la réduction du volume et de la radiotoxicité des déchets.

Ce projet vise à combiner les PIML et les méthodes génératives pour étudier les propriétés de transport atomique dans les MOX. Le/La candidat·e utilisera nos outils génératifs pour générer des configurations atomiques représentatives et construire une base de données ab initio. Il/elle utilisera cette base de données d’entraînement pour développer un nouveau PIML pour les MOX, en s’appuyant sur l’expérience acquise lors du développement de PIML pour les oxydes UO2 et PuO2. Enfin, il/elle appliquera le PIML pour calculer les coefficients de diffusion atomique, qui sont des données cruciales pour prédire l’évolution de la microstructure sous irradiation et le comportement dans le réacteur.

Le travail sera réalisé au Département d’Études des Combustibles (IRESNE, CEA Cadarache), dans un laboratoire ayant un haut niveau d’expertise en modélisation des matériaux, en étroite collaboration avec d’autres équipes du CEA expertes de méthodes ML. Les résultats seront valorisés via des publications et la participation à des congrès internationaux

Conception d'interfaces capteur reconfigurables à la volée basées sur des réseaux d'oscillateurs.

La production de capteurs faible coût et la montée en puissance de la 5G et de la future 6G sont responsables d’une explosion des applications des réseaux de capteurs sans fil. Il est indispensable de concevoir des circuits d’interfaces capteurs ultra-faible consommation afin d réduire l’impact énergétique de ces applications. Une solution vise à mettre l’intelligence artificielle au plus près du capteur afin de réduire les transmissions de données inutiles. Dans ce cadre-là, il y a un fort intérêt à développer des interfaces capteur reconfigurables afin de diminuer les coûts de développement d’une part et surtout de permettre une reconfiguration à la volée dans l’application en fonction de l’environnement afin d’aider à l’adaptation de l’algorithme d’IA embarqué, en fonction du contexte.
Le postdoc contribuera à la conception d’un circuit intégré CMOS intégrant une interface multi-capteurs, totalement reconfigurable en gain, bande passante et implémentant des convertisseurs analogique-numérique et/ou un réseau de neurone reconfigurables à la volée en terme de poids et connectivité. Pour cela le Post Doc s’appuiera sur les travaux du CEA-Leti qui a démontré la faisabilité d’un traitement du signal dans le domaine temporel à partir d’oscillateurs verrouillés par injection. Il travaillera à la fabrication et au test d’un prototype de réseau d’oscillateurs et démontrera les aspects ultra-faible consommation et de reconfigurabilté sur un exemple d’implémentation d’une application audio de reconnaissance de mots clefs ultra-faible consommation. Le poste est ouvert au sein du laboratoire LGECA du CEA-Leti, laboratoire dédié à la conception de circuits intégrés analogiques et mixtes pour les applications capteur.

Correction numérique de l’état de santé d’un réseau électrique

Les défauts de câbles sont généralement détectés lorsque la communication est interrompue, ce qui entraîne des coûts et des temps de réparation non négligeables. De plus, l’intégrité des données devient un enjeu majeur en raison des menaces d’attaques et d’intrusions accrues sur les réseaux électriques, qui peuvent perturber la communication. Pouvoir distinguer une perturbation due à la dégradation de la couche physique d’un réseau électrique ou à une attaque en cours sur le réseau énergétique, permettra de guider la prise de décision concernant les opérations de correction, notamment la reconfiguration du réseau et la maintenance prédictive, afin de garantir la résilience du réseau. Le sujet propose d’étudier la relation entre les défauts naissants sur les câbles et leur impact sur l’intégrité des données dans le cadre d’une communication par lignes électriques ou PLC (Power Line Communication). Les travaux se baseront sur le déploiement d’une instrumentation utilisant la réflectométrie électrique, combinant des capteurs distribués et des algorithmes d’IA pour le diagnostic en ligne des défauts naissants sur les réseaux électriques. En présence de certains défauts, des méthodes avancées d’IA seront appliquées afin de corriger numériquement l’état de santé de la couche physique du réseau électrique et garantir ainsi sa fiabilité.

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