Acquisition comprimée pour la tomographie par ondes guidées appliquée au SHM de tuyauterie H/F

CEA; Le Bourget-du-Lac; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche basé à Le Bourget-du-Lac cherche un stagiaire pour travailler sur l'acquisition comprimée pour la tomographie par ondes guidées appliquée au SHM de tuyauterie. Le candidat doit préparer un diplôme de Master 2, avoir des connaissances en acoustique et traitement du signal, et des compétences en Python. Ce stage offre une expérience à la pointe de l'innovation avec un encadrement de qualité et des opportunités de carrière Futures.

Prestations

Restaurant d'entreprise

Encadrement de qualité

Équilibre vie privée – vie professionnelle

Qualifications

• Vous préparez un diplôme de niveau Master 2.
• Passion pour la recherche scientifique et technologique.
• Reconnu pour votre curiosité scientifique et votre autonomie.

Responsabilités

• Travailler sur le monitoring de structure par ondes guidées.
• Adapter les algorithmes de tomographie par CS aux tuyauteries.
• Réaliser des campagnes expérimentales sur données synthétiques.

Connaissances

Connaissances en acoustique

Propagation des ondes

Traitement du signal

Langages Python

Formation

Master 2

Outils

Python

C++

Logiciel CIVA

Description du poste

Description du poste

Instrumentation, métrologie et contrôle

Intitulé de l'offre

Acquisition comprimée pour la tomographie par ondes guidées appliquée au SHM de tuyauterie H/F

Sujet de stage

Dans un contexte en constante évolution vous travaillerez sur le monitoring de structure par ondes guidées dans le but d'imager une dégradation de tuyauterie liée à de la corrosion ou de l'érosion. Un ensemble de capteurs permettent de sonder la structure et les données mesurés par ces derniers sont traitées par un algorithme de tomographie qui produit l'image de la structure au niveau de la zone sondée. Votre objectif sera d'utiliser des outils d'acquisition comprimée permettant d'utiliser un nombre minimal de capteurs tout en gardant une qualité d'imagerie optimale.

Les techniques de SHM consistent à munir une structure d’un réseau de capteurs permettant de détecter à tout moment et de manière automatisée l’apparition de défauts (corrosion, etc). Un phénomène physique permettant la détection des défauts consiste à utiliser des ondes guidées se propageant dans la structure, émises et mesurées par des capteurs collés à cette dernière. Les données acquises sont ensuite exploitées par des algorithmes d’imagerie, tels que la tomographie, pour fournir une cartographie de l’épaisseur de la zone inspectée. Ce type d’information permet ensuite d’identifier les défauts et quantifier leur nocivité (taille, profondeur) [1,2]. Les méthodes de tomographie requièrent un grand nombre de points de mesure afin de maximiser la résolution de l’imagerie. Ainsi, selon les capteurs utilisés et l’application finale, l’instrumentation peut être considérée comme trop intrusive et il est donc important de chercher à minimiser cette intrusivité.

Afin de réduire le nombre de capteurs sans dégrader les performances de contrôle, l’utilisation des méthodes d'acquisition comprimée (ou Compressed Sensing (CS) en anglais) est envisagée. Le CS est une théorie d’échantillonnage permettant d’outrepasser les critères d’échantillonnage classiques (théorème de Shannon‑Nyquist). Pour réduire le nombre de points de mesure, le CS repose sur deux concepts fondamentaux : l’inconnue à reconstruire doit avoir une représentation parcimonieuse et le procédé de mesure doit être incohérent [3]. Une première preuve de concept de tomographie par CS sur plaque a été réalisée au laboratoire. L’apport du CS est net : moins de capteurs et une image moins bruitée. Ces premiers résultats prometteurs sur plaque nous poussent à adapter l’algorithme aux tuyauteries, structures plus proches des applicatifs industriels.

L’objectif du stage est d’adapter les algorithmes de tomographie par CS aux spécificités d'une tuyauterie. On s’attend à limiter le nombre de capteurs, minimisant ainsi l’intrusivité de l’instrumentation tout en gardant une résolution optimale. La méthode sera évaluée sur des données synthétiques issues de simulations CIVA et sur données expérimentales.

Le stagiaire devra avoir un intérêt pour réaliser les campagnes expérimentales. De plus, des connaissances en acoustique, propagation d’ondes et traitement du signal sont nécessaires pour mener à bien ce stage. Enfin, des compétences en langages Python seront fortement appréciées.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Plateforme expérimentale du laboratoire, codes python et C++, logiciel CIVA

Profil du candidat

Qu’attendons-nous de vous?

Vous préparez un diplôme de niveau Master 2.

Vous êtes passionné par la recherche scientifique et technologique et êtes reconnu pour votre curiosité scientifique et votre autonomie.

Vous possédez des connaissances en acoustique, propagation des ondes et traitement du signal.

Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles!

Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons:

• L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique,
• Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels,
• Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel,
• Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité,
• De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage,
• Un poste au cœur de la Savoie, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,
• Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu,
• Un restaurant d'entreprise,
• Une politique diversité et inclusion,

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Savoie (73)

Site de l’INES, basé au Bourget-du-Lac en Savoie

Critères candidat

Anglais (Intermédiaire)

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Niveau 3e année école d'ingénieur ou Master 2

Référence

2025-38332