Mesure de débit dans une canalisation par détection des bruits thermiques
La mesure du débit est un élément clé pour la gestion des procédés, notamment dans les secteurs nucléaire et industriel. Toutefois, les méthodes actuelles de mesure nécessitent des installations complexes, particulièrement en cas de réglementations strictes, comme dans le nucléaire. Pour pallier ces contraintes, le CEA a développé une méthode innovante de mesure de débit dans des écoulements non isothermes reposant sur l’analyse les fluctuations thermiques. Cette technique, employant deux capteurs de température installés en amont et aval de la canalisation, est d’une mise en œuvre simple et peu contraignante. Les variations de température sont transportées par l’écoulement d’un capteur à l’autre et en comparant les signaux enregistrés par ceux-ci ;, il est possible de calculer le temps de transit thermique entre eux, ce qui permet de déterminer la vitesse de l’écoulement, et par conséquent, le débit. L’objectif de cette thèse est d’optimiser cette méthode en renforçant sa fiabilité. Pour ce faire, il s’agira d’étudier la propagation du bruit thermique au sein de l’écoulement et d’optimiser à la fois le type et la position des capteurs. Ces travaux seront menés au sein du Laboratoire de Thermohydraulique du Cœur et des Circuits et en collaboration avec le Laboratoire d’Instrumentation, Système et Méthode détenant des d’équipements expérimentaux de référence. Des simulations numériques viendront compléter les expérimentations pour valider les résultats obtenus. En parallèle, des approches basées sur l’intelligence artificielle seront explorées pour améliorer le traitement des signaux thermiques. Au terme de la thèse, le doctorant aura acquis de larges compétences dans le domaine expérimental et numérique et pourra faire valoir celles-ci.
Développement d'une approche macroscopique pour la dégradation à long terme des structures en béton sous irradiation
Dans les centrales nucléaires, la protection biologique en béton (CBS) est conçue à proximité de la cuve du réacteur. Cet élément, qui joue également le rôle de structure porteuse, absorbe donc les radiations. Il est ainsi exposé pendant la durée de fonctionnement de la centrale à des niveaux élevés de radiations qui peuvent avoir des conséquences à long terme. Ces radiations peuvent notamment entraîner une diminution des propriétés mécaniques des matériaux et de la structure. Etant donné son rôle clé, il est donc nécessaire de développer des outils et des modèles, pour prédire les comportements de telles structures à l'échelle macroscopique.
Sur la base des résultats existants obtenus à une échelle inférieure - simulations mésoscopiques, à partir desquelles une meilleure compréhension de l'effet de l'irradiation peut être obtenue, et des résultats expérimentaux qui viendront alimentés la simulation (propriétés des matériaux en particulier), il est proposé de développer une méthodologie macroscopique pour le comportement de la protection biologique en béton. Cette approche inclura différents phénomènes, parmi lesquels l'expansion volumétrique induite par le rayonnement, le fluage induit, les déformations thermiques et le chargement mécanique.
Les outils seront développés dans le cadre de la mécanique de l'endommagement. Les principaux défis numériques concernent la proposition et l'implémentation de lois d'évolution adaptées, et en particulier le couplage entre l'endommagement microstructural et l'endommagement au niveau structurel dû aux contraintes appliquées sur la structure.
Ce travail numérique pourra être réalisé dans un contexte de collaboration internationale. Il permettra au candidat retenu de développer un ensemble de compétences autour de la simulation de structures en béton armé en environnement complexe.
Imagerie ultrasonore 3D par adressage orthogonal du réseau de sonde matricielle pour le CND par ultrasons
Le travail de thèse s’inscrit dans le cadre des activités du Département Instrumentation Numérique (DIN) dans le domaine du Contrôle Non-Destructif (CND), et vise à concevoir une nouvelle méthode d’imagerie ultrasonore 3D rapide à l’aide de sondes multi-éléments matricielles. L’ambition sera de produire des images échographiques en trois dimensions du volume interne d’une structure pouvant contenir des défauts (ex. : fissures), de la manière la plus réaliste possible et avec des performances accrues en terme de rapidité de l’acquisition et de formation de l’image. La méthode proposée s’appuiera sur une approche développée en imagerie médicale basée sur l’adressage du réseau de sonde matricielle par lignes et colonnes, ou Row and Column Addressing (RCA). Un premier volet de la thèse consistera à développer de nouvelles stratégies d’acquisition des données pour des sondes matricielles et d’algorithmes de formation de l’image associés afin de traiter des configurations d’inspection usuelles en CND. Dans un deuxième volet, les méthodes développées seront validées sur les données simulées et évaluées sur des données expérimentales acquises avec une sonde matricielle conventionnelle de 16x16 éléments fonctionnant en mode RCA. Enfin, à l’issue de thèse, une preuve de concept temps-réel sera démontrée en implémentant les nouvelles méthodes d’imagerie 3D dans un système d’acquisition de laboratoire.
Compréhension des mécanismes de dissolution oxydante de (U,Pu)O2 en présence de platinoïdes
Le traitement des combustibles MOx, à base d’oxyde mixte d’uranium et de plutonium (U,Pu)O2, a pour objectif de recycler le plutonium. Le dioxyde de plutonium (PuO2) est difficile à dissoudre dans l’acide nitrique concentré. L’ajout d’une espèce très oxydante, telle que Ag(II), dans l’acide nitrique permet de solubiliser le plutonium avec des cinétiques de dissolution rapide : c’est la dissolution oxydante. Les produits de fission contenus dans le MOx irradié, notamment les platinoïdes, sont susceptibles de dégrader les performances de dissolution oxydante du plutonium via des réactions parasites. Pour le déploiement industriel de ce type de procédé, comprendre le rôle des platinoïdes sur la cinétique de cette dissolution s’avère donc primordial. Il n’existe cependant, à l’heure actuelle, que très peu de données sur ce sujet.
L’objectif de cette thèse est de contribuer à combler cette lacune. Le travail proposé consiste en une étude expérimentale paramétrique de complexité croissante : l’impact des platinoïdes sur la consommation d’Ag(II) sera d’abord étudié séparément, puis au cours de la dissolution de (U,Pu)O2. Ces résultats permettront de proposer un modèle cinétique de dissolution en fonction des paramètres étudiés.
A l’issue de cette thèse, le(la) candidat(e), de formation initiale en physico-chimie ou chimie minérale, maitrisera un large panel de techniques expérimentales ainsi que des méthodes de modélisation pointues. Cette double compétence lui ouvrira de nombreuses perspectives d’emploi en recherche académique ou en R&D industrielle, au sein comme hors du secteur nucléaire.
Etude expérimentale de la convection naturelle diphasique et des régimes de vaporisation en piscine de refroidissement d'une installation nucléaire
L’énergie nucléaire, faiblement émettrice en CO2, est l’un des acteurs majeurs de la transition énergétique française. Dans ce contexte, la maîtrise du refroidissement des éléments combustibles irradiés est un sujet de première importance. Ce sujet de thèse porte sur les écoulements de convection naturelle diphasique et les phénomènes de vaporisation pouvant se développer dans les bassins de refroidissement d’installations nucléaires, en particulier ceux présentant une variation verticale significative de la température de saturation du réfrigérant du fait de leur grande profondeur. Ces bassins sont utilisés pour dissiper la chaleur résiduelle des combustibles dans divers types de réacteurs nucléaires du parc actuel ou en projet. En situation accidentelle avec un fort dégagement de chaleur par les combustibles, l’eau de ces bassins peut se vaporiser, limitant à terme leur capacité de refroidissement. Parmi les mécanismes de changement de phase possibles dans des bassins de grande profondeur figure l'auto-vaporisation gravitaire, un phénomène que l’on retrouve dans divers systèmes naturels ou industriels assimilables à des canaux verticaux chauffés par le bas. Pour autant, le phénomène a été peu étudié dans la configuration spécifique d’un bassin et n’a été mis en évidence dans cette dernière que très récemment. Ainsi, l'objectif de cette thèse est de mieux comprendre le phénomène, ainsi que la turbulence induite au sein du réfrigérant par les bulles qu’il génère, afin d'améliorer les modèles thermohydrauliques à l’état de l’art permettant de simuler de tels bassins. Les travaux envisagés, de nature expérimentale, se dérouleront en collaboration avec l'Université catholique de Louvain (UCLouvain, Belgique) et le laboratoire LEGI du CNRS Grenoble, avec une grande partie de la recherche menée à l’UCLouvain. Le candidat sera rattaché au Laboratoire de Thermohydraulique du Cœur et des Circuits (LTHC) du CEA IRESNE, spécialisé dans l’étude des écoulements diphasiques en installation nucléaire. Au cours de la thèse, des données expérimentales finement résolues en temps et en espace seront acquises et interprétées, concourant à une meilleure compréhension du phénomène. Pour ce faire, des techniques avancées de stéréo-vélocimétrie par images de particules (PIV 3D) en milieu diphasique, de thermométrie et d’ombroscopie seront mises en œuvre. Lors de ce projet de thèse, le doctorant pourra développer ses compétences dans le domaine de la thermohydraulique expérimentale par la définition, la réalisation, l’interprétation d’essais et l’utilisation de moyens de mesure d’écoulements diphasiques avancés.
Dévelopement d'algorithmes de trajectographie basés sur l'apprentissage machine pour le futur Upstream Tracker de LHCb au LHC
Cette proposition vise à développer et améliorer les futures performances de trajectographie de l'expérience LHCb au Grand collisionneur de hadrons (LHC) via l’étude de divers algorithmes basés sur l'apprentissage machine automatique. Parmi les systèmes de trajectographie de LHCb, le sous-détecteur Upstream Tracker (UT) joue un rôle crucial dans la réduction du taux de fausses traces reconstruites dès les premières étapes du processus de reconstruction. Dans l'optique de pouvoir mener à bien les futures études de désintégrations rares de particules, la violation CP dans le Modèle standard, et l'étude du plasma de Quark et Gluon dans les collisions Pb-Pb, une trajectographie précise dans LHCb est obligatoire.
Avec les mises à jour du détecteur prévues d'ici 2035 et l'augmentation anticipée des taux de données, les méthodes de trajectographie traditionnelles risquent de ne pas répondre aux exigences computationnelles, notamment dans les collisions noyau-noyau où des milliers de particules sont produites. Durant la thèse, nous explorerons une gamme de techniques basées sur l'apprentissage machine automatique, comme celles déjà appliquées avec succès dans le Vertex Locator (VELO) de LHCb, pour améliorer la performance de trajectographie de l'UT. En appliquant des méthodes variées, nous visons à améliorer la reconstruction des trajectoires aux premiers stades de la reconstruction, accroître l'efficacité de trajectographie et réduire le taux de fausses traces. Parmi ces techniques, les réseaux de neurones graphiques (Graph Neural Networks, GNN) représentent une option particulièrement prometteuse grâce à l'exploitation des corrélations spatiales et temporelles des hits du détecteur.
Cette exploration de nouvelles méthodes impliquera des développements adaptés au matériel hardware, qu’il s’agisse de GPU, CPU ou FPGA, tous potentiellement présent dans l'architecture de reconstruction du futur LHCb. Nous comparerons les différents algorithmes par rapport aux méthodes de trajectographie actuelles afin de quantifier les améliorations en termes de performance, de scalabilité et d'efficacité computationnelle. De plus, nous prévoyons d’intégrer les algorithmes les plus performants au sein du logiciel de LHCb de de garantir leur compatibilité avec les pipelines de données existants.
Caractérisation multi-physique pour l’amélioration des performances des supercondensateurs hybrides au potassium
Le sujet de thèse porte sur l'optimisation des supercondensateurs hybrides au potassium (KIC), qui combinent les propriétés des supercondensateurs (puissance, cyclabilité) et des batteries (énergie). Ce système, développé au CEA, représente une technologie prometteuse, bas coûts et sans matériaux critiques/stratégiques. Cependant, l’optimisation des performances nécessite encore de lever différents verrous observés lors de travaux précédents, notamment sur l’intercalation du potassium dans le graphite et les phénomènes d’échauffement de cellules en fonctionnement. Afin d'explorer en profondeur les mécanismes de fonctionnement du système KIC, une partie essentielle du projet de thèse comprendra des expériences menées à l'ESRF (European Synchrotron Radiation Facility), où des techniques de diffraction et d'imagerie avancées seront utilisées pour analyser la structure des matériaux et leur comportement en conditions réelles de fonctionnement. Le traitement des données recueillies sera également crucial afin d'établir des corrélations entres les propriétés physico-chimiques des matériaux et les performances globales du système. Cette thèse contribuera à la compréhension fondamentale des mécanismes multi-physiques en jeu dans les KIC pour développer des stratégies de conception innovantes et ainsi améliorer leur capacité, leur efficacité énergétique et leur durée de vie.
Apprentissage de Modèles Interprétables pour la Corrosion sous Contrainte des aciers inoxydables exposés en milieu primaire des REP
La corrosion sous contrainte (CSC) des aciers inoxydables est l'un des principaux phénomènes de dégradation des composants du circuit primaire des Réacteurs à Eau Pressurisée(REP). La compréhension de ce mécanisme de fissuration est d’une nécessité absolue pour la prolongation de la durée d’exploitation des réacteurs. Avec un nombre important de paramètres critiques qui influent sur la sensibilité du matériau à la CSC et la présence de forts effets de couplage, une grille d’essais expérimentaux assez conséquente est souvent envisagée pour aider à la compréhension du mécanisme. Il est proposé dans ce projet d’adopter une approche nouvelle basée sur l’utilisation de modèles interprétables, avec pour but d’éviter les longues et couteuses étapes de recherches en ciblant des essais pertinents et des paramètres matériaux pouvant améliorer les performances en environnement. L’enjeu ici sera d’ajouter à l’approche expérimentale les performances d’un outil d’intelligence artificielle avec pour objectifs de définir des domaines de sensibilité à l’amorçage de CSC en fonction des paramètres critiques identifiés dans le modèle, et de fournir des données relatives à l’élaboration de nouveaux matériaux par fabrication additive.
La thèse sera consacrée au développement d’un outil numérique adapté à ce nouveau cas d’usage et à la poursuite des activités expérimentales nécessaires à la validation de cette nouvelle approche. Il s’agira d’explorer les contributions de l’intelligence artificielle dans le domaine de la corrosion sous contrainte sur plusieurs volets : l'identification des paramètres au premier ordre sur la sensibilité du matériau, l'évaluation des domaines de criticité à la CSC et l'aide à la compréhension des mécanismes physiques à l’origine de la fissuration.
Matériaux SCO&FE par ALD pour les transistors FeFET
Le Transistor à effet de champ ferroélectriques FeFET est un composant mémoire haute densité adapté aux configurations 3D-DRAM. Le concept FeFET combine l’utilisation des oxydes semi-conducteurs comme matériau de canal et des oxydes métalliques ferroélectriques FE comme grille de transistor [1, 2, 3]. Le dépôt de couches atomiques ALD de matériaux SCO et FE à très faible épaisseur (<10 nm) et à basse température (10 cm2.Vs) ; ultra-minces (<5 nm) et ultra-conformes (rapport d'aspect 1:10). Le doctorant bénéficiera du riche environnement technique de la salle blanche 300/200 mm du CEA-LETI et de la plateforme de nano-caractérisation (analyses physico-chimiques, structurales et microscopiques, mesures électriques).
Les développements porteront sur les points suivants :
1-Comparaison de couches SCO (IGZO Indium Gallium Zinc Oxide) fabriquées par techniques ALD et PVD : mise en œuvre de techniques de mesures et de véhicules de test adaptés
2-Caractérisation intrinsèque et électrique des couches ALD-SCO (IWO, IGZO, InO) et ALD-EF (HZO) : stœchiométrie, structure, résistivité, mobilité….
3-Co-intégration de couches ALD-SCO et ALD-FE pour structures FeFET 3D verticales et horizontales
[1]10.35848/1347-4065/ac3d0e
[2]https://doi.org/10.1109/TED.2023.3242633
[3]https://doi.org/10.1021/acs.chemmater.3c02223
Modélisation physique d’une attaque laser sur FD-SOI en vue de la sécurisation des cellules standard du nœud FD-SOI 10 nm
La cybersécurité de nos infrastructures est un maillon essentiel à la transition numérique qui s’opère et la sécurité doit être assurée sur l’ensemble de la chaîne. Les couches basses, matérielles, s’appuient sur du composants microélectroniques assurant les fonctions essentielles pour l’intégrité, la confidentialité et la disponibilité des informations traitées.
Le matériel assurant des fonctions de sécurité peut être soumis à des attaques physiques, utilisant les propriétés du matériel. Certaines de ces attaques sont plus directement liées que d’autres aux caractéristiques physiques des technologies silicium utilisées pour la fabrication des composants. Parmi celles-ci, les attaques utilisant un laser impulsionnel dans l’infra rouge proche est la plus puissante par sa précision et sa répétabilité. Il convient donc de protéger les composants vis-à-vis de cette menace. En sécurité, le développement des protections (on parle aussi de contremesures) est possible quand la menace est modélisée. Si l’effet d’un tir laser dans les technologies bulk traditionnelles est bien modélisé, il ne l’est pas encore suffisamment dans les technologies FD-SOI (une seule publication). Nous savons aujourd’hui que le FD-SOI a une sensibilité moindre à un tir laser, et cela doit s’expliquer par un modèle physique sensiblement différent de celui effectif sur bulk. Or les systèmes embarqués susceptibles d’être visés par des attaques malveillantes (contexte IoT, Bancaire, Idendité etc…) sont aujourd’hui portés sur les technologies FD-SOI. Il devient donc essentiel de consolider la modélisation physique de l’effet d’un tir laser sur un transistor et sur des cellules standard (standard cells : inverseur, NAND, NOR, Flip-Flop, SRAM…). Nous proposons d’allier l’expérimental à une approche TCAD permettant une compréhension fine des effets mis en jeu lors d’un tir laser impulsionnel dans le FD-SOI. Un modèle compact d’un transistor FD-SOI sous impulsion laser sera déduit de cette phase de modélisation physique.
Ce modèle compact sera ensuite injecté dans un design de cellules standards. Cette approche a deux objectifs : porter la modélisation de l’effet d’un tir laser au niveau de design de cellules standards (absolument centrales dans les circuits numériques pour la sécurité). Des données expérimentales (existantes et générées par le doctorant) permettront de valider le modèle à ce niveau d’abstraction. Enfin, et surtout, cette modélisation fine permettra de proposer des designs de cellules standards en technologie FD-SOI 10nm, intrinsèquement sécurisées vis-à-vis d’un tir laser impulsionnel. Cela sera rendu possible par l’exploitation des propriétés de sécurité des technologies FD-SOI.
Contacts: romain.wacquez@cea.fr, jean-frederic.christmann@cea.fr, sebastien.martinie@cea.fr,