Amélioration de la fiabilité des méthodes Monte-Carlo pour l'analyse de sensibilité H/F

CEA; Saclay; On-site; EUR 10,000 - 13,000; Part time

Job summary

Le CEA, situé à Saclay en Île-de-France, recrute un stagiaire pour améliorer la fiabilité des méthodes Monte-Carlo utilisées dans l’analyse de sensibilité en neutronique et physique des réacteurs. Le stage permettra d’étudier les algorithmes et leurs convergences, et de développer des tests agiles autour de TRIPOLI-5 pour des validations numériques.

Profil étudiant Bac+5 en ingénierie avec goût pour le numérique et la simulation, attendu sur 6 mois à partir de mars 2027.

Qualifications

• Compétences en développement de code (C++ / Python).
• Goût prononcé pour la simulation numérique.
• Diplôme préparé: Bac+5 - École d'ingénieurs.

Responsibilities

• Analyser les algorithmes existants pour l’analyse de sensibilité.
• Proposer de nouvelles stratégies pour améliorer la convergence.
• Réaliser une mini-application Monte Carlo et tester les stratégies.

Skills

C++

Python

Education

Bac+5 - École d'ingénieurs

Tools

Simulation Monte-Carlo

Job description

Domaine

Neutronique et physique des réacteurs

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Amélioration de la fiabilité des méthodes Monte-Carlo pour l'analyse de sensibilité H/F

Sujet de stage

Au cours de la dernière décennie, on a assisté à un intérêt croissant pour l'application de la simulation Monte-Carlo aux problèmes de physique des réacteurs à l'échelle de l'ensemble du cœur, couvrant les configurations stationnaires, l'évolution du combustible et la cinétique, et incluant le plus souvent les boucles de rétroaction thermo-hydrauliques et thermomécaniques. Dans ce contexte, le CEA et l'ASNR ont uni leurs forces pour développer TRIPOLI-5®, le code Monte-Carlo de nouvelle génération destiné aux applications de transport de rayonnement, doté de capacités HPC natives.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Grâce aux récentes avancées remarquables dans la théorie des méthodes de Monte Carlo, il est désormais possible d'estimer les comptages pondérés par l'adjoint sans recourir à des approximations dans le cadre des calculs de valeurs propres. Cela a permis de calculer des observables d'intérêt pour la conception des réacteurs, telles que les sensibilités à des paramètres clés (la variation du facteur de multiplication due à des changements dans les valeurs des propriétés physiques et/ou des dimensions géométriques). Tous les principaux codes de Monte Carlo de production ont adopté ces stratégies de calcul. Certaines questions clés restent néanmoins en suspens. La convergence statistique de ces estimateurs dépend, d'une part, du comportement spécifique de l'itération de puissance sous-jacente (qui doit converger vers le mode propre direct fondamental) et, d'autre part, de celui de la méthode itérative des probabilités de fission (qui doit converger vers le mode propre adjoint pondérant chaque comptage) : ce mécanisme couplé rend l'analyse de la convergence globale de cette classe d'algorithmes particulièrement difficile.

Dans ce contexte, l'étudiant analysera les algorithmes existants pour l'analyse de sensibilité (tant vis-à-vis des données nucléaires que des paramètres géométriques), étudiera leurs propriétés de convergence et proposera de nouvelles stratégies pour améliorer la convergence lorsque cela s'avère nécessaire. Ces travaux seront menés dans le cadre d'une mini-application Monte Carlo simplifiée qui permettra un développement et des tests agiles : les stratégies les plus performantes seront ensuite retenues en vue d'une intégration future dans TRIPOLI-5. Des comparaisons avec d'autres codes Monte Carlo seront également effectuées, à des fins de validation numérique inter-codes.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Simulation Monte-Carlo

Profil du candidat

Compétences en développement de code (C++ / Python) et goøt prononcé pour la simulation numérique

Localisation du poste

Saclay

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Gif-sur-Yvette

Critères candidat

Diplôme préparé: Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée: Ingénieur généraliste / Génie Atomique / Informatique scientifique

Possibilité de poursuite en thèse: Non

Disponibilité du poste

15/03/2027