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.
Prédire les propriétés thermodynamiques des défauts dans des alliages métalliques multi-composants à partir de l'échelle atomique par apprentissage statistique
Les propriétés et le comportement des matériaux dans des conditions extrêmes sont essentiels pour les systèmes énergétiques tels que les réacteurs de fission et de fusion. Cependant, prédire avec précision les propriétés des matériaux à haute température reste un défi. Les mesures directes de ces propriétés sont limitées par les instruments expérimentaux, et les simulations à l'échelle atomique basées sur des champs de force empiriques sont souvent peu fiables en raison d'un manque de précision. Ce problème peut être résolu à l'aide de techniques d'apprentissage statistique, qui ont récemment vu leur utilisation exploser en science des matériaux. Les champs de force construits par apprentissage statistique atteignent le degré de précision des calculs {it ab initio} ; cependant, leur mise en œuvre dans les méthodes d'échantillonnage est limitée par des coûts de calcul élevés, généralement supérieurs de plusieurs ordres de grandeur à ceux des champs de force traditionnels. Pour surmonter cette limitation, deux objectifs seront poursuivis dans cette thèse : (i) améliorer les champs de force par apprentissage statistique actif en trouvant un meilleur compromis précision-efficacité et (ii) créer des méthodes accélérées d'échantillonnage de l'énergie libre et des chemins cinétiques afin de faciliter l'utilisation de champs de force d'apprentissage statistique coûteux en termes de calcul. Pour le premier objectif, nous améliorons la construction des champs de force d'apprentissage statistique en nous concentrant sur trois facteurs clés : la base de données, le descripteur de l'environnement atomique local et le modèle de régression. Pour le deuxième objectif, nous mettrons en œuvre un schéma d'échantillonnage bayésien rapide et robuste pour estimer l'énergie libre anharmonique, qui est cruciale pour comprendre les effets de la température sur les solides cristallins, à l'aide d'une méthode de force de biais adaptative qui améliore considérablement la vitesse de convergence et la précision globale. Nous appliquerons les méthodes développées au calcul de l'énergie libre et de ses dérivées, des grandeurs physiques qui donnent accès aux propriétés thermo-élastiques des alliages et aux propriétés thermodynamiques des défauts ponctuels. Pour cela, nous utiliserons des extension algorithmiques qui permettent d'échantillonner un état métastable spécifique et aussi les chemins de transition vers d'autres bassins d'énergie et donc d'estimer les énergies libres de formation et de migration de défauts lacunaires. Les grandeurs thermodynamiques calculées seront ensuite utilisées comme données d'entrée de méthodes de Monte Carlo cinétique, qui permettra de mesurer les coefficients de diffusion dans les alliages complexes en fonction de la température. Un but sera d'essayer de relier les propriétés de transport atomique à la complexité de l'alliage. Notre approche ayant une rapidité considérablement supérieure à celle des méthodes standard, nous pourrons envisager de l'appliquer à des alliages complexes comprenant les éléments W, Ti, V, Mo et Ta à des températures et des compositions qui n'ont pas été étudiées expérimentalement.
Conception et développement d’algorithmes asynchrones pour la résolution de l’équation du transport des neutrons sur des architectures massivement parallèles et hétérogènes
Cette proposition de thèse s’inscrit dans le cadre de la résolution numérique d’équations aux dérivées partielles par le biais d’une discrétisation des variables. Elle s’intéresse, dans un formalisme d’éléments finis, à travailler sur la conception d’algorithmes au travers de modèles de programmation parallèle et asynchrone pour la résolution de ces équations.
Le cadre industriel applicatif est la résolution de l’équation de Boltzmann appliquée au transport des neutrons dans le cœur d’un réacteur nucléaire. Dans ce contexte, beaucoup de codes modernes de simulations’appuient sur une discrétisation par éléments finis (plus précisément, un schéma Galerkin discontinu décentré amont) pour des maillages cartésiens ou hexagonaux du domaine spatial. L’intérêt de ce travail de thèse prolonge des travaux précédents pour explorer leur extension dans un cadre d’architecture distribuée qui n’ont pas été abordé jusque-là dans notre contexte. Il s’agira de coupler des stratégies algorithmiques et numériques pour la résolution du problème à un modèle de programmation qui expose du parallélisme asynchrone.
Ce sujet s’inscrit dans le cadre de la simulation numérique des réacteurs nucléaires. Ces simulations multiphysiques coûteuses requièrent le calcul du transport des neutrons en cinétique qui peuvent être associées à des transitoires de puissance violents. La stratégie de recherche adopté pour cette thèse permettra de gagner en coût de calcul, et alliée à un modèle massivement parallèle, peut définir les contours d’un solveur neutronique efficace pour ces problèmes multiphysiques.
Un travail réussi dans le cadre de cette thèse permettra à l’étudiant de prétendre à un poste de recherche en simulation et analyse numérique de problèmes physiques complexes, par-delà la seule physique des réacteurs nucléaires.
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 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.