Décrypter les rôles de la chimie de surface et de la structuration multi-échelle dans le contrôle des performances de stockage des supercondensateurs à base de graphène
L'objectif de ce projet de recherche fondamentale est d’élucider les corrélations existantes, entre les propriétés des matériaux à base de graphène et leurs performances de stockage électrochimique, en dispositif supercondensateur. L’importance de la chimie de surface et celle de la structure multi-échelle de ces matériaux seront spécifiquement étudiées, car la plupart des propriétés physico-chimiques de ces matériaux découlent de ces 2 paramètres. Aussi, des matériaux spécifiquement conçus pour présenter des chimies de surface différentes (dopage N, différents degrés de réduction…) et différentes structurations seront synthétisés et caractérisés, en utilisant des méthodes classiques à avancées (CV-SANS, in-situ SANS…), spécifiquement adaptées à l’étude de ces propriétés et de leur évolution en cours de cyclage électrochimique. Les résultats obtenus permettront de fournir une compréhension multi-échelle du mécanisme de stockage et aideront à concevoir des matériaux dotés de propriétés de stockage optimisées.
Inférence Bayesienne avec des simulateurs différentiables pour l'analyse jointe de la distribution des galaxies et du lentillage du CMB
L'objectif de ce projet de doctorat est de développer une nouvelle analyse conjointe de la distribution des galaxies mesurées par l'instrument DESI et de la mesure de Planck PR4/ACT de lentillage du fonds diffus cosmologique (CMB), en se basant sur des simulations numériques des relevés et les méthodes d'apprentissage automatique et les techniques d'inférence statistique les plus modernes. L'objectif est de surmonter les approches traditionnelles et d'améliorer la récupération des paramètres cosmologiques.
cosmologiques. L'inférence jointe des données de DESI et de Planck/ACT améliorera de manière significative les contraintes sur la croissance de la structure par rapport aux analyses DESI uniquement et de raffiner plus encore les tests de la relativité générale.
Etude de l’effet de l’activation plasma sur la fiabilité des intégrations hybrides Cu/SiO2
Au cours des dernières années, le CEA-LETI s’est imposé comme un des principaux leaders mondiaux dans le développement de procédés pour l’industrie microélectronique avancée. En particulier, les procédés de collage hybride (HB) direct Cu/SiO2 plaque à plaque, une technologie de plus en plus utilisée pour la fabrication de dispositifs compacts, performants et multifonctionnels. Chaque plaque contient des circuits intégrés enterrés sous une couche contenant des plots électriques en Cu dans une matrice de SiO2. L’assemblage des plaques par collage directe consiste en la mise en contact de surfaces très propres. L’adhésion est assurée par la création spontanée de liaisons atomiques à l’interface de collage. Afin d’assurer une bonne tenue mécanique de la structure, il est indispensable d’activer la surface avant collage. Plusieurs approches ont été développées mais l’activation par plasma N2 reste la plus utilisée dans l’industrie. Cependant, l’utilisation de ce procédé reste controversée à cause des effets indésirables qu’il peut induire : 1/ la formation de nodules de Cu à l’interface de collage entre les plots métalliques et 2/ le dépôt d’espèces chimiques au niveau de l’interface Cu-Cu. Ces effets peuvent être préjudiciables aux propriétés électriques et à la fiabilité des dispositifs (claquage diélectrique en particulier). En collaboration avec STMicroelectronics et IM2NP, nous souhaitons étudier les différents mécanismes mis en jeu afin de pouvoir proposer un procédé d’activation assurant à la fois tenue mécanique et fiabilité de nos intégrations.
Modélisation ab-initio des propriétés de l’oxyde de praséodyme pour l’électrolyse haute température
Les cellules à oxyde solide (SOC) sont des systèmes de conversion d'énergie réversibles et efficaces pour la production d'électricité et d'hydrogène décarboné. Elles sont aujourd'hui considérées comme l'une des solutions technologiques clés pour la transition vers un marché de l'énergie renouvelable. Un SOC est constitué d'un électrolyte dense pris en sandwich entre deux électrodes poreuses. À ce jour, la commercialisation à grande échelle des SOC nécessite encore l'amélioration de leurs performances et de leur durée de vie. Dans ce contexte, les principales limitations en termes d'efficacité et de dégradation des SOCs ont été attribuées à l'électrode à oxygène conventionnelle en La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3. Pour résoudre ce problème, il a récemment été proposé de remplacer ce matériau par une électrode alternative basée sur le PrOx. En effet, ce matériau présente une activité électro-catalytique élevée pour la réduction de l'oxygène et de bonnes propriétés de transport. Les performances des cellules incorporant cette nouvelle électrode sont prometteuses et pourraient permettre d'atteindre les objectifs requis pour une industrialisation à grande échelle (c.-à-d -1,5A/cm2 à 1,3V à 750°C et un taux de dégradation de 0,5%/kh). Cependant, il a également été démontré que le PrOx subit des transitions de phase en fonction des conditions de fonctionnement de la cellule. L'impact de ces transitions de phase sur les propriétés de l'électrode et sur ses performancesest encore inconnu. Par conséquent, l'objectif de ce doctorat est d'acquérir une compréhension approfondie des propriétés physiques du PrOx et leur influence sur la performance de l'électrode à l’aide d’une méthodologie combinant des calculs ab-initio et la modélisation électro-chimique.
Détection d'oeufs de parasites par imagerie sans lentilles grand champ assistée par intelligence artificielle
Dans la plupart des cycles parasitaires, la phase libre passe par un stade d'œuf, qui est libéré par l'hôte dans l'environnement via une matrice fécale complexe, qui présente des concentrations d'œufs très variables et souvent faibles. La méthode de détection classique repose sur l’observation microscopique de ces œufs, ce qui implique une préparation fastidieuse et longue de l'échantillon pour concentrer les œufs, avec des valeurs de sensibilité très variables. Cette détection est cruciale car une fois dispersés, les œufs contaminent l'environnement et les denrées alimentaires, entraînant des cas de zoonoses parasitaires chez l'homme.
La détection dans les matrices environnementales et alimentaires est encore plus complexe que pour les matières fécales en raison du très faible nombre d'œufs présents : 1 à 10 par échantillon dans la grande majorité des cas. La thèse vise à développer un système d'imagerie sans lentille grand champ, qui permettra de compter et d'identifier des œufs de parasites dans des matrices complexes, tout en augmentant la sensibilité. Cela permettra d'automatiser la détection, ouvrant ainsi des perspectives d'investigation sur un plus grand nombre d’échantillons, pour une meilleure veille sanitaire.
Impact du clustering de sources sur les statistiques d'ordre supérieur des données weak lensing d'Euclid
Dans les années à venir, la mission Euclid fournira des mesures des formes et des positions de milliards de galaxies avec une précision sans précédent. Lorsque la lumière des galaxies d’arrière-plan traverse l’Univers, elle est déviée par la gravité des structures cosmiques, déformant les formes apparentes des galaxies. Cet effet, connu sous le nom de lentille faible, est la sonde cosmologique la plus puissante de la prochaine décennie, et il peut répondre à certaines des plus grandes questions de la cosmologie : que sont la matière noire et l’énergie noire, et comment se forment les structures cosmiques ?
L’approche standard de l’analyse de la lentille faible consiste à ajuster les statistiques à deux points des données, telles que la fonction de corrélation des formes de galaxies observées. Cependant, cette compression des données n’est pas optimale et rejette de grandes quantités d’informations. Cela a conduit au développement de plusieurs approches basées sur des statistiques d’ordre élevé, telles que les troisièmes moments, les harmoniques de phase en ondelettes et les analyses au niveau du champ. Ces techniques fournissent des contraintes plus précises sur les paramètres du modèle cosmologique (Ajani et al. 2023). Cependant, avec leur précision croissante, ces méthodes deviennent sensibles aux effets systématiques qui étaient négligeables dans les analyses statistiques standard à deux points.
L'une de ces systématiques est le regroupement des sources, qui fait référence à la distribution non uniforme des galaxies observées dans les relevés de lentilles faibles. Plutôt que d'être uniformément distribuées, les galaxies observées suivent la densité de matière sous-jacente. Ce regroupement provoque une corrélation entre le signal de lentille et la densité du nombre de galaxies, conduisant à deux effets : (1) il module la distribution effective du décalage vers le rouge des galaxies, et (2) il corrèle le bruit de forme des galaxies avec le signal de lentille. Bien que cet effet soit négligeable pour les statistiques à deux points (Krause et al. 2021, Linke et al. 2024), il a un impact significatif sur les résultats des statistiques d'ordre élevé (Gatti et al. 2023). Par conséquent, une modélisation précise du regroupement des sources est essentielle pour appliquer ces nouvelles techniques aux données de lentilles faibles d'Euclid.
Dans ce projet, nous développerons un cadre d'inférence pour modéliser le regroupement de sources et évaluer son impact sur les contraintes cosmologiques à partir de statistiques d'ordre élevé. Les objectifs du projet sont :
1. Développer un cadre d'inférence qui remplit les champs de matière noire avec des galaxies, en modélisant avec précision la distribution non uniforme des galaxies d'arrière-plan dans les relevés de lentilles faibles.
2. Quantifier l'impact du regroupement de sources sur les paramètres cosmologiques à partir de transformées en ondelettes et d'analyses au niveau du champ.
3. Incorporer le regroupement de sources dans des émulateurs de la distribution de matière pour permettre une modélisation précise des données dans les analyses statistiques d'ordre élevé.
Grâce à ces développements, ce projet améliorera la précision des analyses cosmologiques et le réalisme de la modélisation des données, rendant possibles des analyses statistiques d'ordre élevé pour les données Euclid.
Simulation des hétérogénéités dans les cellules de batteries à faible impact environnemental
L'électrification des véhicules pour décarboner nos activités se heurte à un dilemme concernant les batteries, leur impact environnemental et l'approvisionnement des matériaux nécessaires pour les fabriquer. Les matériaux à faible impact environmental envisagés aujourd'hui pour répondre à ces besoins (LF(M)P, technologie sodium-ion, …) ont des caractéristiques électrochimiques spécifiques qui doivent être anticipés pour leur mise en oeuvre dans les batteries de grande capacité. Ces matériaux bi- ou multi-phasés ont un potentiel électrique peu dépendant de l'état de charge. Cette caractéristique favorise l'apparition d'un état de charge très hétérogène dans la cellule. Le mécanisme complexe est notamment lié à la charge rapide, très importante pour les véhicules, et qui crée un échauffement important au coeur des cellules. Ces hétérogénéités brident les performances des batteries et réduisent leur durée de vie. Par ailleurs, le profil de tension plat et les hétérogénéités compliquent fortement le diagnostic de l'état de charge et de l'état de santé de la cellule. Or ces informations sont cruciales pour une gestion de la batterie qui maximise sa durée de vie.
Notre laboratoire développe des outils de modélisation multi-physiques avancés qui permettent aujourd'hui de simuler ces phénomènes. A l'aide d'un modèle numérique très détaillé d'une grosse cellule, appliqué à des conditions de cyclage réalistes, le candidat mettra en évidence l'état interne des cellules, difficilement accessible expérimentalement, et montrera comment les stratégies de cyclage, de gestion thermique ou de diagnostique doivent être adaptées pour les chimies plus durables envisagées aujourd'hui. Il utilisera pour cela les plateformes logicielles et les super-calculateurs du CEA et s'appuiera sur l'expertise du CEA/LITEN couvrant toutes les étapes technologiques depuis les matériaux jusqu'aux tests en conditions réelles des cellules.
Diagnostic précoce du sepsis à l’aide d’une biopuce à base de capteurs GMR
Le sepsis, réponse immunitaire extrême et dérégulée face à une infection qui se propage alors dans le sang, peut entraîner un dysfonctionnement d’organes pouvant conduire à la mort du patient (11 millions de morts dans le monde chaque année). La biopuce brevetée à base de capteurs GMR (Giant MagnetoResistance) que nous avons développée présente un réel potentiel pour une détection précoce des agents pathogènes impliqués dans le sepsis ou des biomarqueurs de la maladie, présents en très faible quantité dans le sang, sans étape de culture. L’approche innovante que nous proposons est transversale car basée sur l’utilisation de nanoparticules magnétiques (NPM), fonctionnalisées par des anticorps monoclonaux produits au laboratoire LERI, dirigés contre les objets biologiques cibles (cellules bactéries levures etc..) qui sont détectées un à un dynamiquement et de manière simultanée par les capteurs GMR disposés de part et d’autre d’un canal microfluidique dans lequel ils circulent. La preuve de concept de cette biopuce a été obtenue sur un modèle de cellules myélomateuses murines. Nous avons pu atteindre une sensibilité et une spécificité avec ce modèle qui rend notre technique très compétitive par rapport aux tests Point-of-Care existants. Il est cependant nécessaire de valider ces résultats sur des agents pathogènes.
Au cours de la thèse, deux objectifs seront définis. Dans la continuité de la thèse actuelle, Le premier objectif de l’étudiant au LNO sera d’adapter la biopuce (capteurs, microfluidique et traitement des signaux) afin qu’elle soit sensible et rapide pour la détection de bactéries et de levures impliqués dans le sepsis dans des échantillons sanguins. Au LERI, il devra optimiser le marquage magnétique des bactéries et des levures dans cette matrice clinique au moyen de NPM commerciales fonctionnalisées par un ou plusieurs anticorps dirigés contre la cible. Cette étape de la thèse se déroulera en étroite collaboration avec le Service de Bactériologie et Hygiène de l’hôpital Béclère (également membre de l’IHU) qui préconisera et fournira des souches de bactéries et levures pertinentes à détecter, ainsi que des échantillons cliniques. Une des biopuces GMR sera installée à l'Hôpital Béclère pour des mesures en conditions réelles. Le second objectif consistera à essayer de quantifier la diminution de l’expression monocytaire des molécules mHLA-DR qui est un indicateur de l’état d’immunosuppression du sepsis associé à un risque infectieux et une mortalité majorés.
Détection micro-onde champ proche en milieux hétérogènes
Cette thèse porte sur le développement de techniques de détection en champ proche par micro-ondes pour des applications en biomédecine, agronomie et géophysique. L'objectif principal est de concevoir des algorithmes peu complexes qui résolvent efficacement des problèmes inverses liés à la caractérisation et à la détection des propriétés diélectriques avec diverses distributions géométriques dans des milieux hétérogènes.
Le candidat commencera par effectuer une revue complète des méthodes existantes de détection radar et de traitement du signal avancé. Un modèle physique précis de la propagation des micro-ondes en champ proche sera élaboré, servant de base à de nouvelles méthodes de détection basées sur le concept de tomographie itérative pilotée par la physique. L'objectif final est de formuler des algorithmes efficaces, adaptés aux applications en temps réel, et de les valider par une mise en œuvre expérimentale. À cette fin, un prototype évolutif sera développé, passant de milieux 2D à des scénarios 3D plus complexes.
Ce projet interdisciplinaire combine la modélisation physique, le développement d'algorithmes et l'expérimentation pratique. Il offre l'opportunité de faire progresser le domaine de l'imagerie par micro-ondes, avec des implications majeures pour les applications biomédicales et environnementales.
Alimentation à haut niveau d'isolement
Avec l’évolution rapide des technologies et les défis croissants en matière de miniaturisation et de gestion des ressources, les convertisseurs de puissance doivent faire face à des exigences de performance de plus en plus strictes. Pour répondre à ces besoins, l’utilisation de semi-conducteurs à large bande interdite, tels que le SiC (carbure de silicium) et le GaN (nitrure de gallium), devient de plus en plus courante. Ces matériaux permettent d’augmenter significativement la vitesse de commutation des convertisseurs, réduisant ainsi les pertes et améliorant leur efficacité.
Cependant, cette rapidité de commutation engendre des défis supplémentaires : la raideur des fronts de commutation peut provoquer des courants parasites qui perturbent les commandes des interrupteurs. Pour contrer ces effets indésirables, il est nécessaire d'utiliser des drivers d’interrupteurs offrant un niveau d’isolation élevé. La solution traditionnelle repose sur des transformateurs magnétiques hautes fréquences, mais ces dispositifs présentent un coût élevé, un encombrement significatif et une isolation limitée.
L’objectif de cette thèse est de concevoir une nouvelle solution pour l’alimentation des drivers de composants grand-gap, en remplaçant les transformateurs magnétiques par des transformateurs piézoélectriques. Cette approche innovante vise à réduire les coûts, l’encombrement et améliorer l’efficacité globale des systèmes de conversion de puissance.
Encadrement et Ressources : le candidat sélectionné travaillera au sein d'une équipe de recherche de pointe, reconnue pour son expertise dans le domaine de la conversion de puissance par résonateurs piézoélectriques. L'équipe dispose des ressources et du savoir-faire nécessaires pour soutenir le développement et la validation de cette technologie novatrice.