Apport de l’IA sur les calculs neutroniques déterministes de réacteurs SMR-REP pilotés en eau claire
Face aux enjeux climatiques, la recherche d'énergies propres et fiables se concentre sur le développement de petits réacteurs modulaires à eau sous pression (SMR de type REP), d’une puissance de 50 à 1000 MWth, qui visent à décarboner la production d'électricité et de chaleur dans la prochaine décennie. En comparaison des réacteurs en exploitation, leur taille réduite peut permettre de simplifier leur conception en n'utilisant pas de bore soluble dans l’eau du circuit primaire. Le pilotage repose alors principalement sur le niveau d’insertion des barres absorbantes, qui perturbent la distribution spatiale de puissance lorsqu’elles sont fortement insérées, ce qui provoque des pics de puissance plus prononcés que dans un cœur géré au bore soluble, et complique la gestion de la réactivité. Estimer correctement ces paramètres pose alors des défis en matière de modélisation neutronique, en particulier les effets de l’historique d’insertion des absorbants sur l’évolution isotopique du combustible. Une thèse achevée en 2022 a exploré ces effets à l’aide d’un modèle neutronique analytique, mais des difficultés subsistent car les mouvements d’absorbants neutroniques ne sont pas les seuls phénomènes à influer sur le spectre neutronique. La thèse proposée cherche à développer une méthode alternative qui permette de gagner en robustesse, tout en cherchant à réduire encore les biais de calculs. Une analyse de sensibilité sera réalisée pour identifier les paramètres clés, permettant de créer un méta-modèle utilisant l'intelligence artificielle pour corriger les biais des modèles existants. Ce projet, en collaboration avec l'IRSN et le CEA, permettra d'acquérir une expertise en physique des réacteurs, en simulations numériques et en machine learning.
Le travail de thèse sera effectué 18 mois au CEA de Cadarache et 18 mois à l’IRSN de Fontenay-aux-Roses.
Prédire la solubilité grâce à l’IA pour innover en hydrométallurgie
L’un des challenges de l’hydrométallurgie est de parvenir à trouver une molécule extractante à la fois sélective et efficace. Pour ce faire, il faut choisir parmi des milliers de possibilités, action impossible à réaliser par une méthode synthèse-test. A la place, de nombreuses études se basent sur des calculs quantiques pour évaluer l’efficacité d’un ligand à partir de la stabilité du complexe. Cependant, ces méthodes ne permettent pas de prendre en compte certains paramètres physico-chimiques essentiels à une extraction efficace tels que la solubilité.
Ce projet a donc pour objectif de développer un outil informatique basé sur l’IA capable de prédire la solubilité d’une molécule dans un solvant donné à partir de sa structure moléculaire. Dans un premier temps, l’étude se focalisera sur 3 solvants : l’eau, pour laquelle des outils pré-existants serviront de référence, l’acide nitrique 3 M pour être dans des conditions usuelles de l’industrie nucléaire, et l’octanol, solvant organique utilisé pour déterminer le coefficient de partage logP. Le projet se découpe en 4 jalons principaux :
1)Etude bibliographique d’outils similaires existants permettant de choisir les voies les plus prometteuses
2)Recherche de bases de données et complétion si nécessaire par des expériences de solubilité en laboratoire
3)Modification/création du code et entraînement du réseau de neurones sur les bases de données ainsi établies
4)Vérifications des prédictions sur des molécules non-incluses dans les bases de données par comparaison avec des mesures en laboratoire
Combustion d'hydrogène et d'ammoniac en milieux poreux : expériences et modélisation
- Contexte
Les perspectives énergétiques actuelles suggèrent l'utilisation de l'hydrogène (H2) et de l'ammoniac (NH3) comme vecteurs d'énergie décarbonés. La combustion du NH3 offre des avantages tels qu'une densité énergétique élevée et un stockage sûr, mais présente une plage d’inflammabilité étroite et des émissions élevées de NOx. Il est possible d'obtenir de l'hydrogène par craquage partiel d’ammoniac pour créer des mélanges ayant des propriétés de combustion plus favorables, mais il reste des questions ouvertes concernant les émissions de polluants et la teneur en NH3 imbrûlé.
- Défis
Les brûleurs poreux sont des candidats prometteurs pour la combustion de mélanges NH3/H2 à faibles émissions polluantes. Malheureusement, les problèmes de durabilité des matériaux et la complexité de la stabilisation des flammes constituent encore des obstacles importants à leur industrialisation. Toutefois, les récentes avancées dans le domaine de la fabrication additive permettent un design avancé de matrices poreuses, leur caractérisation expérimentale restant difficile en raison de l'opacité de la matrice solide.
- Objectifs de recherche
Le doctorant exploitera un banc expérimental au CEA Saclay pour mener des expériences de combustion avec des mélanges NH3/H2/N2+air dans différents brûleurs poreux. Les tâches principales incluront la conception de nouvelles géométries poreuses, la comparaison des résultats expérimentaux avec les simulations numériques, un travail de modélisation 1D par moyennes volumiques et théorie asymptotique. Les mesures expérimentales comprendront : l'anémométrie à fil chaud, la thermométrie infrarouge, l'analyse de la composition des gaz de sortie, la chimiluminescence et les diagnostics laser. Les brûleurs poreux seront fabriqués à l'aide de techniques d'impression 3D avec des matériaux tels que l'acier inoxydable, l'inconel, l'alumine, la zircone et le carbure de silicium.
La recherche vise à développer des brûleurs poreux plus robustes et plus efficaces pour la combustion de mélanges NH3/H2, améliorant ainsi leur application pratique pour atteindre la neutralité carbone. Le candidat contribuera à faire progresser le domaine grâce à des données expérimentales, des conceptions innovantes et des techniques de modélisation améliorées.
Etude thermodynamique du ternaire K2CO3-CO2-H2O pour le développement de procédés NET (Negative Emission technologie) et SAF (Sustainable Air Fuel)
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la thématique accélérée Inter-conversion énergétique : de l’atome et du photon à l’hydrogène et aux molécules durables.
La bioénergie avec captage et stockage du carbone (BECCS) utilise l'énergie de la biomasse tout en captant le dioxyde de carbone libéré par le processus, ce qui se traduit par des émissions négatives dans l'atmosphère (Negative Emission Technologie). Le procédé de référence en Europe utilise le carbonate de potassium [1] mais désorbe le CO2 à pression atmosphérique, alors que sa séquestration ou son hydrogenation en molécules durables, notamment les SAF (Sustainable AirFuel) nécessite de fortes pressions.
La thèse consiste en l’acquisition de nouvelles données thermodynamiques et thermo-chimiques à haute température/pression nécessaires à l'optimisation énergétique d’un tel procédé [2] et à leur intégration dans une modélisation thermodynamique.
On fera par la suite un remontage du procédé global afin de pouvoir quantifier le gain énergétique et environnemental attendu.
La thèse se déroulera au sein du Laboratoire de modélisation thermodynamique et thermochimie (LM2T) en collaboration avec le LC2R (DRMP/SPC) pour la partie expérimentale.
Références :
[1]K. Gustafsson, R. Sadegh-Vaziri, S. Grönkvist, F. Levihn et C. Sundberg, «BECCS with combined heat and power: assessing the energy penalty,» Int. J. Greenhouse Gas Control, vol. 110, p. 103434, 2021.
[2] S. Zhang, X. Ye et Y. Lu, «Development of a Potassium Carbonate-based Absorption Process with Crystallization-enabled High-pressure Stripping for CO2 Capture: Vapor–liquid Equilibrium Behavior and CO2 Stripping Performance of Carbonate/Bicarbonate,» Energy Procedia, 2014
Transmission de puissance et de données via un lien acoustique pour les milieux métalliques clos
Ce sujet de thèse se positionne sur les thématiques de transmission de puissance et de données à travers des parois métalliques en utilisant les ondes acoustiques. Cette technologie permettra à terme l’alimentation, la lecture et la commande de systèmes placés dans des zones enfermées dans du métal : réservoirs sous pression, coques de navires et sous-marins, …
Les ondes électromagnétiques étant absorbées par le métal, il est nécessaire de recourir aux ondes acoustiques pour communiquer des données ou de la puissance au travers de parois métalliques. Celles-ci sont générées par des transducteurs piézoélectriques collés de part et d’autre de la paroi. Les ondes acoustiques sont peu atténuées par le métal, ce qui se traduit par de nombreuses réflexions et des trajets multiples.
L'enjeu de la thèse sera de réaliser un démonstrateur de technologie, robuste, permettant la télé-alimentation et la communication de données acoustiques à travers des parois métalliques. Ces travaux s’appuieront sur une modélisation avancée du canal acoustique afin d’optimiser les performances du dispositif de transmission de puissance et de données. Il s’agira également de développer des briques électroniques innovantes permettant de déterminer et de maintenir une fréquence de transmission de puissance optimale, impactée par les conditions environnementales et typiquement par la température.
Le but ultime de cette thèse sera le développement et l'implémentation d'un système de communication embarqué dans un FPGA et/ou microcontrôleur afin d’envoyer des données capteurs à travers une paroi métallique d’épaisseur variable. Les limitations dues aux imperfections du canal et de l'électronique seront à l'origine de l'invention d'une grande quantité de méthodes et systèmes de compensation dans le domaine numérique et/ou analogique. Un travail devra également être réalisé sur le choix des transducteurs piézoélectriques et la caractérisation du canal, en lien avec les activités autour des ondes acoustiques du laboratoire travaillant sur la transmission de puissance acoustique.
Pour candidater à cette offre, envoyer un mail à Nicolas Garraud (nicolas.garraud@cea.fr) et Esteban Cabanillas (esteban.cabanillas@cea.fr).
Modélisation multiphysique du comportement des gaz de fission dans la microstructure des combustibles nucléaires
Face à l’urgence climatique, l'accélération de la transition vers des technologies décarbonées est impérative, ce qui implique entre autre le développement de matériaux plus performants pour la production et le stockage de l’électricité. Cela inclut l’innovation dans le domaine des combustibles au cœur du fonctionnement des réacteurs nucléaires. La compréhension et la prédiction de leur comportement sont nécessaires pour améliorer la sécurité et l’efficacité du parc nucléaire actuel et futur.
Un aspect clé concerne les gaz de fission générés lors des réactions de fission. Ces atomes de gaz, peu solubles, forment des bulles nanométriques puis micrométriques qui grossissent pendant l'exploitation du combustible, affectant significativement les propriétés macroscopiques. La simulation numérique, complémentaire à la caractérisation expérimentale, permet de modéliser la formation et l'évolution de ces bulles, ainsi que de prédire l'évolution des propriétés. Cette approche facilite la conception de nouveaux types de combustible aux performances accrues.
L’objectif de cette thèse est de contribuer au développement et à l’amélioration des modèles de simulation du comportement des gaz de fission dans la microstructure polycristalline des combustibles nucléaires, notamment l’oxyde d’uranium. Le/la doctorant·e devra définir un modèle physique basé sur la méthode du champ de phase, calculer les paramètres d’entrée et réaliser des simulations numériques reproduisant des expériences d’irradiation menées au sein de notre département. Ces travaux permettront d’approfondir notre compréhension des phénomènes physiques sous-jacent au comportement du gaz (formation de bulles, relâchement et gonflement engendré) grâce à la comparaison directe entre les résultats des simulations et les mesures expérimentales. Ce projet constituera également la validation expérimentale du code de calcul scientifique INFERNO qui sera utilisé pour ces simulations sur les supercalculateurs du réseau national.
La thèse se déroulera au Département d’Étude des Combustibles (DEC) de l’institut IRESNE (CEA-Cadarache), dans un cadre collaboratif impliquant des experts en modélisation et en caractérisation expérimentale du CEA. Le/la doctorant·e sera amené·e à disséminer les résultats de ses recherches via des publications scientifiques et à participer à des congrès internationaux. Au cours de la thèse, il/elle développera une expertise approfondie en modélisation multiphysique, simulations numériques et informatique. Ces compétences seront aisément valorisables pour une carrière dans la recherche académique, dans la R&D industrielle, ou l’ingénierie des matériaux.
Références :
https://doi.org/10.1063/5.0105072
https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2019.01.019
Modélisation de la condensation et solidification des gaz de l’air sur une paroi froide : application à la simulation de la perte de vide d’isolement d’un réservoir d’hydrogène liquide
Une utilisation de plus en plus répandue de l’hydrogène liquide (LH2), notamment pour la mobilité décarbonée, soulève des enjeux en matière de sûreté étant donné son caractère fortement inflammable. Un des accidents majeurs des systèmes cryogéniques est la pénétration d'air suite à une rupture de l'enveloppe externe d'un réservoir isolé sous vide. Lors d’un tel événement, les gaz de l'air se liquéfient et se solidifient sur les parois froides, provoquant un fort apport de chaleur et une brutale surpression du système. Les organes de protection et la conduite de décharge doivent être dimensionnés de manière à évacuer le fluide cryogénique en toute sûreté et éviter tout risque d'explosion. L’objectif de cette thèse est de développer une modélisation permettant de simuler ce genre de scénario avec le code CATHARE. Un effort particulier sera fourni pour modéliser l’échange de chaleur par liquéfaction et solidification à travers la paroi du réservoir. Ces travaux s’appuieront notamment sur la campagne expérimentale de perte de vide d’isolement qui va être réalisée en LH2 par le CEA dans le cadre du projet ANR ESKHYMO. Par ailleurs, l’usage d’un outil de simulation à échelle locale comme neptune_cfd pourra aider à la construction de modèles dans CATHARE par remontée d’échelle. La méthodologie développée pourra finalement être utilisée pour la simulation d’un système représentatif d’une installation industrielle.
Modélisation multiphysique d'un réacteur de métallothermie chauffé par induction bifréquence
Le recyclage de l’uranium extrait du combustible usé (uranium de retraitement ou URT), présente un fort intérêt stratégique tant sur le plan de la fermeture et de l’économie du cycle que sur celui de la souveraineté nationale. La France s’est engagée dans le développement d’une filière de retraitement/valorisation de cet URT impliquant toute une chaine de production s’articulant autour de la technologie de l’enrichissement laser SILVA.
Dans ce contexte, le CEA est en charge de la mise au point de l’ensemble des procédés de cette chaine, notamment des étapes de conversion de l’oxyde d’uranium en uranium métal requis pour l’enrichissement laser. Pour ce besoin, le Laboratoire d'étude des technologies Numériques et des Procédés Avancés (LNPA) étudie la transposition du procédé historique de métallothermie vers un réacteur de type creuset froid. Ce four inductif bifréquence doit notamment assurer la fusion d’une charge biphasique constituée d’un laitier fluorure et d’un métal produit in-situ par la réaction métallothermique.
Adossées à un programme pluriannuel de développement technologique sur des installations pilotes inactives échelle réduite, des études de modélisation numérique du réacteur sont entreprises afin de consolider le changement d’échelle de travail et de permettre l’optimisation des paramètres du système avant déploiement de la technologie en actif sur de l’uranium appauvri pour des essais de validation. L’objectif du travail de thèse proposé est d’assurer le développement du modèle multiphysique magnéto-thermo-hydraulique (MTH) du four de métallothermie en creuset froid.
Intégrité, disponibilité et confidentialité de l'IA embarquée dans les étapes post-apprentissage
Dans un contexte de régulation de l'IA à l'échelle européenne, plusieurs exigences ont été proposées pour renforcer la sécurité des systèmes complexes d'IA modernes. En effet, nous assistons à un développement impressionnant de grands modèles (dits modèles de "Fondation") qui sont déployés à grande échelle pour être adaptés à des tâches spécifiques sur une large variété de plateformes. Aujourd'hui, les modèles sont optimisés pour être déployés et même adaptés sur des plateformes contraintes (mémoire, énergie, latence) comme des smartphones et de nombreux objets connectés (maison, santé, IoT industriel, ...).
Cependant, la prise en compte de la sécurité de tels systèmes d'IA est un processus complexe avec de multiples vecteurs d'attaque contre leur intégrité (tromper les prédictions), leur disponibilité (dégrader les performances, ajouter de la latence) et leur confidentialité (rétro-ingénierie, fuite de données privées).
Au cours de la dernière décennie, les communautés de l'Adversarial Machine Learning et du Privacy-Preserving Machine Learning ont franchi des étapes importantes en caractérisant de nombreuses attaques et en proposant des schémas de défense. Les attaques sont essentiellement centrées sur les phases d'entraînement et d'inférence, mais de nouvelles menaces apparaissent, liées à l'utilisation de modèles pré-entraînés, leur déploiement non sécurisé ainsi que leur adaptation (fine-tuning).
Des problèmes de sécurité supplémentaires concernent aussi le fait que les étapes de déploiement et d'adaptation peuvent être des processus "embarqués" (on-device), par exemple avec l'apprentissage fédéré inter-appareils (cross device Federated Learning). Dans ce contexte, les modèles sont compressés et optimisés avec des techniques de l'état de l'art (par exemple, la quantification, le pruning ou Low Rank Adaptation - LoRA) dont l'influence sur la sécurité doit être évaluée.
La thèse se propose de (1) définir des modèles de menaces propres au déploiement et à l'adaptation de modèles de fondation embarqués (e.g., sur microcontrôleurs avec accélérateur HW, SoC); (2) démontrer et caractériser des attaques avec un intérêt particulier pour les attaques par empoisonnement de modèles; (3) proposer et développer des protections et des protocoles d'évaluation.
Impact de la Modulation de Largeur d’Impulsion sur la Dérive des Composants à Semiconducteurs de Puissance
La modulation de largeur d’impulsion (MLI), également connue sous le nom de Pulse Width Modulation (PWM) en anglais, est une technique fondamentale en électronique de puissance. Elle sert à contrôler et à réguler la puissance fournie par un circuit en modifiant la largeur des impulsions électriques de commande. Dans le cadre d’un onduleur de traction automobile, cette modulation de largeur d’impulsion appliquée à un bras de pont à base de transistors de puissance permet de transformer le courant continu de la batterie en un courant alternatif envoyé aux enroulements du moteur tout en améliorant le taux de distorsion harmonique. L’impact de la MLI sur les performances et la fiabilité du moteur a été largement étudié depuis de nombreuses années. En revanche, l’impact de la MLI sur la fiabilité des composants qui constituent le module de puissance, a été moins étudié, et ce d’autant plus pour les modules de puissance à base de composants grand gap (typiquement SiC) qui sont relativement récents (et adoptés en masse depuis moins de 10 ans).
L’objectif principal de cette thèse de doctorat est donc de comprendre et de modéliser l'impact des différentes modulations de largeur d'impulsion (MLI) sur la dérive des composants à semiconducteurs de puissance en carbure de silicium (SiC).
Cette thèse vise à établir un lien entre les stress subis par les composants SiC et la dérive de leurs paramètres clés, tout en proposant une modulation MLI optimale pour maximiser les performances à long terme et la durée de vie des systèmes électroniques de puissance. En combinant des approches expérimentales et théoriques, cette recherche contribuera à une meilleure compréhension et à une amélioration des technologies de modulation de largeur d'impulsion, essentielles pour l'électronique de puissance moderne.