Apport de l'IA sur les calculs neutroniques déterministes de réacteurs SMR-REP pilotés en eau claire

CEA; Saint-Paul-lès-Durance; Sur place; EUR 30 000 - 50 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante se concentre sur le développement de petits réacteurs modulaires pour décarboner la production d'électricité. Ce projet de thèse, qui se déroulera sur 18 mois au CEA et 18 mois à l'IRSN, se concentre sur l'apport de l'intelligence artificielle pour améliorer la modélisation neutronique des réacteurs. Les candidats doivent avoir un Bac+5 en physique nucléaire et seront impliqués dans des recherches de pointe en simulations numériques et machine learning. Cette opportunité unique offre une chance de contribuer à une recherche cruciale pour l'avenir énergétique.

Qualifications

• Formation en physique nucléaire requise pour le poste.
• Compétences en modélisation et machine learning souhaitées.

Responsabilités

• Développer une méthode alternative pour les calculs neutroniques.
• Réaliser une analyse de sensibilité pour identifier les paramètres clés.

Connaissances

Physique nucléaire

Modélisation neutronique

Machine learning

Analyse de sensibilité

Formation

Bac+5 (Master ou école d'ingénieur)

Description du poste

Description du sujet de thèse

Domaine
Sciences pour l'ingénieur

Sujets de thèse
Apport de l'IA sur les calculs neutroniques déterministes de réacteurs SMR-REP pilotés en eau claire

Contrat
Thèse

Description de l'offre
Face aux enjeux climatiques, la recherche d'énergies propres et fiables se concentre sur le développement de petits réacteurs modulaires à eau sous pression (SMR de type REP), d'une puissance de 50 à 1000 MWth, qui visent à décarboner la production d'électricité et de chaleur dans la prochaine décennie. En comparaison des réacteurs en exploitation, leur taille réduite peut permettre de simplifier leur conception en n'utilisant pas de bore soluble dans l'eau du circuit primaire. Le pilotage repose alors principalement sur le niveau d'insertion des barres absorbantes, qui perturbent la distribution spatiale de puissance lorsqu'elles sont fortement insérées, ce qui provoque des pics de puissance plus prononcés que dans un cœur géré au bore soluble, et complique la gestion de la réactivité. Estimer correctement ces paramètres pose alors des défis en matière de modélisation neutronique, en particulier les effets de l'historique d'insertion des absorbants sur l'évolution isotopique du combustible. Une thèse achevée en 2022 a exploré ces effets à l'aide d'un modèle neutronique analytique, mais des difficultés subsistent car les mouvements d'absorbants neutroniques ne sont pas les seuls phénomènes à influer sur le spectre neutronique. La thèse proposée cherche à développer une méthode alternative qui permette de gagner en robustesse, tout en cherchant à réduire encore les biais de calculs. Une analyse de sensibilité sera réalisée pour identifier les paramètres clés, permettant de créer un méta-modèle utilisant l'intelligence artificielle pour corriger les biais des modèles existants. Ce projet, en collaboration avec l'IRSN et le CEA, permettra d'acquérir une expertise en physique des réacteurs, en simulations numériques et en machine learning.
Le travail de thèse sera effectué 18 mois au CEA de Cadarache et 18 mois à l'IRSN de Fontenay-aux-Roses.

Université / école doctorale
Mathématiques et Informatique de Marseille (MIM)
Aix-Marseille Université

Localisation du sujet de thèse
Site
Cadarache

Critères candidat
Formation recommandée
Bac+5 (Master ou école d'ingénieur), spécialisé en physique nucléaire

Demandeur
Disponibilité du poste
01/11/2025

Personne à contacter par le candidat
Prulhière Géraud [e-mail]
CEA
DES/DER/SPRC/LE2C
Bat 230, p 6a
CEA Cadarache
13108 St Paul lez Durance

04.42.25.79.79

Tuteur / Responsable de thèse
AYACHE Stéphane [e-mail]
Aix-Marseille Université
AMU/LIS

04 86 09 04 52

En savoir plus
CEA
IRSN