Solveur Intégrodifférentiel HPC Parallèle pour la Dynamique des Dislocations
Contexte : La compréhension du comportement des métaux à forts taux de déformation [4] (entre 104 et 108 s-1) représente un défi scientifique et technologique considérable. Cette déformation irréversible (plastique) est due à la présence de défauts linéaires d'alignement cristallin : les dislocations, qui interagissent via le champ élastique à longue portée et par interactions de contact.
Actuellement, le comportement des métaux à forts taux de déformation ne sont accessibles expérimentalement que par chocs laser. D’où la nécessité d’un outil de simulation. Deux grands types d’approches sont possibles : la dynamique moléculaire, et les simulations élastodynamiques. Cette thèse s’inscrit dans le second type d’approche, capitalisant sur nos travaux récents [1, 2] qui ont permis les premières simulations numériques de l’équation de Peierls-Nabarro Dynamique (PND) [5]. Celle-ci décrit des phénomènes intervenant à l’échelle de la dislocation.
PND est une équation intégrodifférentielle non-linéaire qui présente une double difficulté : la non-localité en temps et en espace des opérateurs. Nous l’avons simulée pour la première fois grâce à une stratégie numérique efficace [1], issue de [6]. Mais la nature mono-processeur de son implantation actuelle constitue un verrou, limitant fortement la taille du système et l’étude de son comportement en temps long.
Sujet de thèse : Les objectifs de cette thèse sont de deux natures :
- Numérique. Sur la base algorithmique développée dans [1], implémenter un solveur HPC (Calcul Haute Performance) parallélisé en espace et en temps, avec mémoire distribuée.
- Physique. Grâce au code développé, éclaircir des points cruciaux relatifs à la phénoménologie des dislocations en régime dynamique rapide. L’exploitation des résultats numériques requerra des techniques de traitement de données et de statistiques - potentiellement assistées par de l’IA.
En fonction de l’avancement, il sera possible d’appliquer la méthode numérique développée aux phénomènes de fissuration dynamique [3].
Profil du candidat : Le sujet de thèse proposé est pluridisciplinaire, à la croisée des chemins entre simulation numérique, physique des dislocations et de la propagation de fissures, et traitement statistique. Le candidat devra d’abord posséder une solide formation en calcul scientifique appliqué aux équations aux dérivées partielles et un gout prononcé pour les applications physiques. La maîtrise du C++, avec des compétences en OpenMP et MPI seraient fortement appréciées. Des connaissances en mécanique des milieux continus seraient aussi vu comme un plus.
La thèse se déroulera au Département d'Etudes des Combustibles (Institut IRESNE, CEA/DES, centre de Cadarache), avec des déplacements réguliers en région parisienne pour la collaboration avec le CEA/DAM et le CEA/DRF.
[1] Pellegrini, Josien, Shock-driven motion and self-organization of dislocations in the dynamical Peierls model, soumis.
[2] Josien, Etude mathématique et numérique de quelques modèles multi-échelles issus de la mécanique des matériaux. Thèse. (2018).
[3] Geubelle, Rice. J. of the Mech. and Phys. of Sol., 43(11), 1791-1824. (1995).
[4] Remington et coll., Metall. Mat. Trans. A 35, 2587 (2004).
[5] Pellegrini, Phys. Rev. B, 81, 2, 024101, (2010).
[6] Lubich & Schädle. SIAM J. on Sci. Comp. 24(1), 161-182. (2002).
Dynamique multiéchelle d’une structure élancée avec singularités de frottement : application à un assemblage de combustible
La modélisation dynamique de structures complexes peut nécessiter la prise en compte de phénomènes intervenant à des échelles très différentes. Or, une modélisation fine de ce type de structures entraîne généralement des coûts de calculs prohibitifs. La modélisation multiéchelle se présente alors comme une solution alternative à cette problématique en tenant compte de chaque phénomène à l’échelle la plus adéquate.
Nous nous intéressons ici à des structures élancées soumises à des sollicitations mécaniques qui conduisent à des contacts frottants entre la structure et les éléments de maintien. Le comportement des structures élancées est en général représenté par des modèles de type poutre équivalente, mais la prise en compte précise du contact/frottement local nécessite des modèles 3D massifs.
L’originalité du travail proposé ici est de bâtir une approche multiéchelle et multimodèle efficace entre modèles poutres et massifs qui permette de prendre en compte localement le contact frottant de structures élancées. Nous nous orientons ainsi vers l’utilisation de méthodes multigrilles (ou multiniveaux) locales qui permettent naturellement un couplage multiéchelle non intrusif. La précision de ces méthodes repose alors sur le choix des opérateurs de transfert entre échelles, qui devront être définis avec soin. Il faudra également prendre en compte la non compatibilité des maillages soutenant les modèles sur les différentes échelles pertinentes. Ainsi, le modèle final sera un modèle de poutre enrichi permettant de prendre en compte des phénomènes de contact locaux.
Le modèle développé sera comparé à des résultats expérimentaux obtenus lors de campagnes d’essais déjà réalisées, et à des solutions numériques de référence, de complexité croissante, destinées à valider finement la pertinence de l’approche multiéchelle proposée.
Le potentiel fort des approches multiéchelles visées, appliqué dans ce sujet au domaine du nucléaire, pourra être valorisé par le candidat à d’autres problématiques industrielles telles que celles de l’aéronautique ou encore de l’automobile.
La thèse se déroulera dans le cadre du laboratoire commun MISTRAL entre le CEA et le LMA (laboratoire de mécanique et d’acoustique) de Marseille. Le doctorant réalisera la majeure partie de sa thèse au CEA au sein de l'institut IRESNE (Cadarache) dans les équipes spécialisées autour des méthodes numériques et de la modélisation dynamique de structures complexes. Il se rendra régulièrement à Marseille pour échanger avec les encadrants universitaires.
Génération assistée de noyaux de calculs complexes en mécanique du solide
Les lois de comportement utilisées dans les simulations numériques décrivent les caractéristiques physiques des matériaux simulés. À mesure que notre compréhension de ces matériaux évolue, la complexité de ces lois augmente.L'intégration de ces lois constitue une étape critique pour la performance et la robustesse des calculs scientifiques. De ce fait, cette étape peut conduire à des développements intrusifs et complexes dans le code.
De nombreuses plateformes numériques telles que FEniCS, FireDrake, FreeFEM, Comsol, proposent des techniques de génération de code à la volée (JIT, pour Just In Time) pour gérer différentes physiques. Cette approche JIT réduit considérablement les temps de mise en oeuvre de nouvelles simulations, offrant ainsi une grande versatilité à l'utilisateur. De plus, elle permet une optimisation spécifique aux cas traités et facilite le portage sur diverses architectures (CPU ou GPU). Enfin, cette approche permet de masquer les détails d'implémentation: une évolution de ces derniers est invisible pour l'utilisateur et est absorbée par la couche de génération de code.
Cependant, ces techniques sont généralement limitées aux étapes d'assemblage des systèmes linéaires à résoudre et n'incluent pas l'étape cruciale d'intégration des lois de comportement.
S'inspirant de l'expérience réussie du projet open-source mgis.fenics [1], cette thèse vise à développer une solution de génération de code à la volée dédiée au code de mécanique des structures de nouvelle génération Manta [2] développé par le CEA. L'objectif est de permettre un couplage fort avec les lois de comportement générées par MFront [3], améliorant ainsi la flexibilité, les performances et la robustesse des simulations numériques.
Le doctorant bénéficiera d'un encadrement de la part des développeurs des codes MFront et Manta (CEA), ainsi que des développeurs du code A-Set (collaboration entre Mines-Paris Tech, Onera, et Safran). Cette collaboration au sein d'une équipe multidisciplinaire offrira un environnement stimulant et enrichissant pour le candidat.
De plus, le travail de thèse sera valorisé par la possibilité de participer à des conférences et de publier des articles dans des revues scientifiques à comité de lecture, offrant une visibilité nationale et internationale aux résultats de la thèse.
Le doctorat se déroulera au CEA Cadarache, dans le sud est de la France, au sein du département d'études des combustibles nucléaires de l'institut IRESNE [4]. Le laboratoire d'accueil est le LMPC dont le rôle est de contribuer au développement des composants physiques de la plateforme numérique PLEIADES [5], co-développée par le CEA et EDF.
[1] https://thelfer.github.io/mgis/web/mgis_fenics.html
[2] MANTA : un code HPC généraliste pour la simulation de problèmes complexes en mécanique. https://hal.science/hal-03688160
[3] https://thelfer.github.io/tfel/web/index.html
[4] https://www.cea.fr/energies/iresne/Pages/Accueil.aspx
[5] PLEIADES: A numerical framework dedicated to the multiphysics and multiscale nuclear fuel behavior simulation https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306454924002408
Fondements du raisonnement sémantique pour une coopération renforcée de l'IA en communications 6G multi-agents
La 6G intégrera la 5G et l'IA pour fusionner les espaces physiques, cybernétiques et de sapience, transformant les interactions réseau, révolutionnant la prise de décision pilotée par l'IA, et modifiant radicalement la perception des concepts fondamentaux d'information et de fiabilité. Cela nécessite une intégration native et conçue dès l'origine entre l'IA et les systèmes de communication. Les technologies 5G actuelles ne permettent pas un tel changement. La 5G se limite à "téléporter aveuglément" les données à travers le réseau sans comprendre a priori leur pertinence pour les destinataires. Par conséquent, les résultats des algorithmes d'IA restent confinés à des reconnaissances de motifs sophistiquées et à des corrélations statistiques, une limitation majeure des systèmes actuels d’information intelligente.
Pour accompagner cette révolution avec l'IA, le concept émergent de communications sémantiques et orientées objectifs transforme le traitement des informations en permettant à l'IA de collecter, partager et traiter les données de manière sélective en fonction de leur pertinence, valeur ou actualité pour les destinataires. Contrairement à la 5G, qui privilégie le transport de données volumineuses, les communications sémantiques mettent l'accent sur un partage de connaissances compressées et significatives pour améliorer le raisonnement de l'IA, s'adapter à des environnements variés et dépasser les limitations actuelles en matière de prise de décision intelligente.
Cette recherche doctorale explore trois domaines d'avant-garde : (1) les communications sémantiques, où l'état de l'art actuel se concentre principalement sur la compression et la robustesse pilotées par l'IA ; (2) l'intégration de la communication et de la détection, combinant l'échange de données et la détection environnementale pour des applications économes en ressources ; et (3) les avancées dans l'apprentissage compositionnel et le raisonnement de l'IA, permettant aux systèmes intelligents de traiter des données complexes et multimodales.
Cette recherche vise à développer des modèles abstraits de composition conceptuelle que les agents d'IA peuvent utiliser pour comprendre et raisonner sur des structures sémantiques complexes. Dans ce contexte, le doctorant concevra de nouvelles méthodologies de raisonnement compositionnel alignées sur les exigences des communications multi-utilisateurs et orientées objectifs. Les modèles permettront des échanges d'informations compositionnelles où les agents d'IA pourront former, échanger et inférer intuitivement à partir de représentations sémantiques composées. En se concentrant sur la compositionnalité et l'adaptabilité inhérentes aux échanges sémantiques, cette recherche contribuera à la prochaine génération de systèmes de communication intelligents et contextuellement adaptés. Ces systèmes permettront des échanges d'informations plus précis et significatifs entre les agents d'IA, améliorant leur prise de décision et leurs capacités de coopération dans diverses applications, des essaims robotiques autonomes aux dispositifs IoT connectés dans les villes intelligentes et autres environnements intelligents. Cette recherche doctorale évaluera les concepts théoriques novateurs proposés par rapport aux solutions actuelles en matière de communications sémantiques grâce à des simulations numériques.
Optimisation par Intelligence Artificielle de la Caractérisation In-Situ des Radionucléides Bêta Purs en Milieux Complexes
Avant, pendant, après… la caractérisation de l’état radiologique est essentielle à toutes les étapes du scénario de démantèlement d’une installation nucléaire. Peut-on intervenir directement sur place ou faut-il prévoir de la téléopération ? La contamination d’une zone a-t-elle été complètement éliminée ? Dans quelle catégorie classer tel ou tel déchet nucléaire afin d’optimiser sa gestion future ?
Les mesures nucléaires non destructives in-situ ont pour objectif d’évaluer en temps réel l’état radiologique des procédés et équipements d’une installation, tout en répondant à des critères d’efficacité, de sûreté, de flexibilité et de fiabilité et en réduisent les coûts grâce à des analyses rapides, précises et non invasives. Si les techniques de caractérisation des émetteurs gamma sont bien maîtrisées, celles des émetteurs bêta purs restent un défi de taille en raison du faible parcours des électrons dans la matière et du bruit gamma ambiant qui rend la détection in-situ particulièrement complexe.
L’intégration d’outils d’intelligence artificielle (IA), tels que le machine learning ou le deep learning, dans ce domaine ouvre de nouvelles perspectives. Ces technologies permettent d’automatiser l’analyse de grandes quantités de données tout en extrayant des informations complexes difficiles à interpréter manuellement, notamment pour déconvoluer des spectres continus de rayonnements bêta. Les premiers résultats obtenus dans le cadre de la thèse de L. Fleres, ont montré que l’IA peut prédire et quantifier efficacement les radionucléides émetteurs bêta présents dans un mélange. Bien que prometteuse, cette approche testée en conditions de laboratoire, doit encore être qualifiée dans des conditions réelles de terrain.
La thèse proposée vise à poursuivre et perfectionner ces développements. Elle consistera à intégrer de nouveaux algorithmes, d’explorer diverses architectures de réseaux neuronaux, et d’enrichir les bases de données d’apprentissage afin d'améliorer les performances des systèmes actuels pour la caractérisation in-situ des émetteurs bêta. Cela inclura des scénarios où le rapport signal/bruit gamma est défavorable, ou encore la détection de faibles niveaux d’activité en présence de radioactivité naturelle. D'autres axes de recherche incluront la détection des radionucléides à faible énergie et l'adaptation des outils de déconvolution à des détecteurs de grande surface.
La méthodologie de caractérisation développée à l’issue du projet présentera un fort potentiel de valorisation industrielle en particulier dans le domaine de l’assainissement et du démantèlement. Le doctorant intégrera une équipe disposant d’une riche expérience dans la mise en œuvre de techniques et méthodes de caractérisation radiologique non destructive in-situ et aura l’opportunité d’évaluer les solutions proposées sur des chantiers de démantèlement parmi les plus importants au monde.
Profil recherché : Le profil recherché est un(e) candidat(e) issu(e) d’une école d’ingénieurs ou d’un MASTER M2 avec de bonnes connaissances en mesure nucléaire en particulier des phénomènes physiques liés aux interactions des rayonnements ionisants avec la matière. Des compétences vis-à-vis des méthodes statistiques de traitement de données et en programmation informatique (Pyhton, C++) seraint également appréciées.
Simulation du comportement des poudres cohésives : lien entre l’échelle atomique et l’échelle granulaire
Le combustible nucléaire est fabriqué par un procédé de métallurgie des poudres mettant en œuvre différentes étapes de préparation du milieu granulaire (broyage, mélange), de pressage et de frittage. Les poudres mises en œuvre lors de ces étapes présente une cohésion importante entre les grains rendant son comportement à l’écoulement complexe. La prédiction du comportement de la poudre est un enjeu industriel crucial pour pouvoir s’adapter rapidement à un changement de matière première, optimiser la qualité du produit et améliorer les cadences de production.
Cette thèse vise à établir le lien entre les propriétés des poudres et leur aptitude à l'écoulement et au pressage. La cohésion entre les grains de poudre est un facteur clé influençant l'écoulement et la densification des matériaux granulaires. Elle est déterminée par plusieurs forces interparticulaires, telles que les forces de van der Waals, les interactions capillaires, et les forces électrostatiques. Comprendre ces interactions à une échelle atomique est essentiel pour prédire et modéliser le comportement des poudres. Cette thèse cherche à adresser deux questions : Comment les propriétés de surface des grains à l'échelle atomique influencent-elles la force de cohésion à l'échelle des grains composant la poudre ? Et, comment passer de l'échelle atomique à l'échelle du grain pour simuler de manière réaliste les poudres ?
Les approches de simulation multi-échelles permettent de relier les phénomènes microscopiques aux comportements macroscopiques des matériaux granulaires. Les simulations DEM (Discrete Element Method) actuelles intègrent rarement les interactions élémentaires telles que les forces de van der Waals, électrostatiques et capillaires dans les lois de contact. Des travaux de thèse récents (1) (2) ont exploré l'effet de la cohésion avec une approche simplifiée où la cohésion est prise en compte comme une force d’attraction ou une énergie de cohésion. Les méthodes de simulation de type Dynamique Moléculaire (MD) ou Coarse-graining permettent de simuler le comportement du matériau à une échelle inférieure à partir de ces propriétés structurelles et chimiques locales. Une meilleure compréhension de la cohésion à petite échelle permettra d'améliorer la prédictivité des simulations DEM et de mieux comprendre le lien entre les propriétés des poudres et leur comportement global.
L’objectif principal de cette thèse est de mieux comprendre les liens entre les interactions à l'échelle atomique et la cohésion à l'échelle des grains et d’en évaluer les conséquences pour les simulations de pressage et de l’écoulement des poudres.
L'un des principaux défis de ce projet réside dans la création de lois de contact DEM qui intègrent les interactions complexes à l'échelle atomique. Cela nécessite une collaboration étroite entre les experts en simulation atomistiques et ceux en modélisation DEM. De plus, il est crucial de valider ces modèles par des comparaisons avec des expériences et des observations afin de garantir leur précision et leur applicabilité aux procédés industriels.
Le doctorant sera accueilli au sein de l'institut IRESNE (CEA-Cadarache) dans le Laboratoire des Méthodes numériques et Composants physiques de la plateforme PLEIADES du Département d’Etude des Combustibles et collaborera avec le Laboratoire de Modélisation du Comportement des Combustibles. Il bénéficiera d’un environnement faisant appel à des outils d’investigation de pointe sur le plan de la modélisation-simulation et d’un environnement collaboratif avec Le Laboratoire de Mécanique et Génie Civil de l’Université de Montpellier.
Références
1. Sonzogni, Max. Modélisation du calandrage des électrodes Li-ion en tant que matériau granulaire cohésif : des propriétés des grains aux performances de l'électrode. s.l. : Thèse, 2023.
2. Tran, Trieu-Duy. Cohesive strength and bonding structure of agglomerates composed. 2023.
Modélisation de la chute de gouttes dans un volume libre, en support au code système CATHARE
Cette thèse porte sur l'étude de la chute de gouttes dans des volumes libres, dans le cadre de l'amélioration continue des modèles physiques du code CATHARE, utilisé pour les études de sûreté des Réacteurs à Eau Pressurisée. Les modèles actuels reposent sur les travaux d'Ishii et Zuber, qui modélisent la vitesse de chute des gouttes dans un fluide diphasique. L'objectif de la thèse est de raffiner la précision de ce modèle en y intégrant des paramètres supplémentaires et en le validant grâce à des expériences telles que celles de Dampierre et CARAYDAS. Le doctorant devra concevoir un modèle mécaniste plus représentatif, fondé sur des données expérimentales ou des simulations CFD si nécessaire. L'innovation réside dans le développement d'une modélisation plus fidèle des processus de chute de gouttes, ouvrant la voie à des applications spécifiques, telles que la modélisation des sprays, et contribuant ainsi à la validation du code CATHARE dans des domaines supplémentaire.
Développement d’un modèle de chimie transport, sous radiolyse de l’eau, d’un combustible usé en stockage géologique profond
Le stockage direct des combustibles usés (CU) est une solution alternative à leur retraitement pour la gestion des déchets nucléaires. Ce stockage direct des CU en milieu géologique profond pose des défis scientifiques liés à la compréhension fine des processus de dissolution et de libération des radionucléides. Ce sujet de thèse propose de développer un modèle scientifique détaillé, capable de décrire les mécanismes physico-chimiques complexes, tels que la radiolyse de l'eau et l'interaction entre le combustible irradié et son environnement. L'objectif est de proposer une modélisation du transport réactif précise pour améliorer la prédiction à long terme des performances du stockage. En utilisant des approches mécanistes, cette thèse s’inscrit dans une démarche d’aller-retour entre modélisation et expérimentation, visant à affiner la compréhension des mécanismes d'altération et à valider les hypothèses par des données expérimentales. Finalement, en s'appuyant sur des modèles existants, comme le modèle opérationnel radiolytique, ce travail proposera des améliorations pour réduire les hypothèses simplificatrices actuelles. Le candidat contribuera à des enjeux industriels et sociétaux majeurs liés à la gestion des déchets nucléaires et permettra d'apporter des solutions aux enjeux de sûreté associés.
Développement d'une condition limite de couplage multi-échelles / multi-modèles
Dans le domaine de la thermohydraulique, les codes CFD (Computational Fluid Dynamics) font partie des outils de calcul scientifique les plus couramment utilisés pour des analyses de conception et d'évaluation de sûreté.
Les codes CFD proposent une résolution tridimensionnelle des équations de Navier-Stokes.
L'approche la plus souvent retenue consiste à résoudre une formulation moyennée des équations de Navier-Stokes (Reynolds-averaged Navier-Stokes).
Cette approche permet d'obtenir une résolution détaillée d'un écoulement au prix d'un nombre limité d'hypothèses (modèles de turbulence, lois de parois).
La discrétisation spatiale du domaine de calcul requiert un nombre de volumes de contrôle élevé pour atteindre un bon niveau de précision.
Les ressources informatiques nécessaires pour mener à bien un calcul industriel sont importantes et ne permettent pas, à l'heure actuelle, d'envisager de traiter des cas de transitoires complexes, par exemple diphasique, dans le circuit primaire complet d'un réacteur nucléaire.
Une autre approche consiste à retenir une discrétisation spatiale plus grossière pour réduire le temps de calcul.
Selon les cas, les bonnes pratiques de l'approche RANS ne peuvent pas être respectées. On doit alors ajouter un certain nombre d'hypothèses pour assurer la précision du calcul qui se traduisent par l'ajout de modèles supplémentaires comme par exemple des lois de pertes de charges, des corrélations de transfert thermique, des termes de mélange, etc. Cette approche est souvent appelée approche poreuse.
Quelle que soit l'approche retenue, le système modélisé est généralement un circuit ouvert. Des conditions aux limites sont donc nécessaires afin que le système d'équation puisse être résolu.
Les méthodes de couplage multi-échelle proposent d'utiliser chaque approche là où elle est la plus indiquée. L'objectif est d'utiliser l'approche la moins coûteuse possible tout en maintenant un bon niveau de détail dans la représentation des phénomènes physiques impliqués.
Les approches de couplage distinguent les méthodologies unidirectionnelles (one-way coupling) des méthodologies bidirectionnelles (two-way coupling).
Dans la méthodologie unidirectionnelle, les conditions aux limites issues d'un premier calcul sont fournies à un second calcul. Il n'y a pas de rétroaction du second code vers le premier.
Dans la méthodologie bidirectionnelle, les codes échangent, le plus souvent à chaque pas de temps, par l'intermédiaire des conditions aux limites qui permettent une rétroaction entre les deux codes. C'est cette dernière méthodologie qui est retenue.
Les conditions aux limites classiquement utilisées sont le plus souvent développées pour des calculs où seules des données macroscopiques sont disponibles, débit et température en entrée et pression en sortie.
Dans le cas d'un couplage multi-échelle des informations plus détaillées sont disponibles, par exemple les champs de vitesse et de pression.
Dans le cadre de cette thèse, on cherche à développer des conditions aux limites qui puissent exploiter toutes les informations complémentaires nécessaires afin de rendre l'interface entre les deux codes la plus transparente possible.
Pour fixer les idées, on souhaiterait que, dans le cas théorique où deux instances d'un même code se partagent un domaine physique en appliquant exactement la même modélisation et discrétisation spatiale, les résultats obtenus par le couplage de ces deux instances soient identiques à celui d'une unique instance du même code calculant le domaine complet.
Modélisation de la condensation en film pour les systèmes passifs: de l'expérimentation aux outils CFD et système
Avec leur fiabilité accrue, les systèmes passifs sont aujourd’hui envisagés dans les réacteurs innovants. En particulier, le SAfety COndenser (SACO), permet d’extraire la puissance résiduelle de façon passive vers le circuit secondaire. La vapeur provenant du Générateur de Vapeur (GV) est condensée dans un échangeur vertical immergé, puis les condensats retournent au GV par circulation naturelle. Il apparait alors primordial de prédire précisément la condensation dans les outils de calcul scientifique.
CATHARE-3 est le code thermo hydraulique à l’échelle système de référence en France. Ce dernier est utilisé pour les études de sûreté des Réacteurs à Eau Pressurisée (REP). Il utilise un modèle de condensation en film validé sur les tests à effets séparés COTURNE. Représentatifs de la condensation en mode caloduc dans les REP, ils présentent des écoulements majoritairement gouvernés par la gravité et, en partie, par le frottement interfacial. Cependant, ce modèle standard n’est plus valide pour le domaine de fonctionnement du SACO, dominé lui par le frottement interfacial.
Aussi, les travaux récents sur le SACO ont montré une surestimation systématique de la condensation par CATHARE-3. L’objectif principal de la thèse est d’améliorer le modèle de CATHARE-3, en s’appuyant d’une part sur des données expérimentales nouvelles (projet européen EASI-SMR) et d’autre part en utilisant des méthodes de remontée d’échelle à partir de neptune_cfd (code de calcul CFD).