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Un institut de recherche en physique recherche un(e) stagiaire pour travailler sur la déconvolution des spectres neutroniques à des fins d'application en réacteurs. Les candidats doivent avoir un Master ou être en école d'ingénieur avec des compétences en physique et en mathématiques appliquées. Ce stage implique l'utilisation de méthodes bayésiennes et des compétences en programmation Python. Des avantages tels que RTT et restauration collective sont offerts.
Instrumentation, métrologie et contrôle
STAGE - Déconvolution de spectres neutroniques par des méthodes bayésiennes H/F
Ce sujet de stage s'inscrit dans le cadre des études sur l'amélioration des méthodes de déconvolution des spectres neutroniques pour des applications en réacteurs.
Vous serez accueilli·e au sein de l’IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l’équipe du Laboratoire de Mesures Nucléaires (LMN) et participerez pleinement à ses activités.
La capacité à reconstruire avec précision le spectre neutronique en réacteurs constitue un enjeu essentiel pour de nombreuses applications. La déconvolution d’un spectre neutronique repose sur la résolution d’un problème inverse complexe, généralement traitée à l’aide de divers algorithmes [3,4,5]. Ces derniers exigent souvent un certain degré de connaissance préalable du spectre à mesurer.
Au cours des dernières années, plusieurs approches bayésiennes ont été proposées pour résoudre ce problème d’inversion linéaire [6,7]. Des travaux récents [8] ayant mis en œuvre ces approches ont montré des résultats prometteurs. Il existe donc un intérêt croissant à appliquer ces méthodes aux problématiques propres aux réacteurs.
Les détecteurs à activation sont couramment employés pour mesurer le spectre neutronique dans le contexte de forte fluence et pour des champs mixtes gamma/neutron. Afin de déterminer ce spectre, plusieurs feuilles constituées d’éléments différents sont irradiées. Les neutrons interagissent avec les isotopes de ces éléments par le biais de réactions nucléaires, produisant ainsi des noyaux radioactifs. Le niveau d’activité induite est principalement déterminé par la section efficace des réactions considérées. Ces sections efficaces servent ensuite à établir la matrice de réponse des détecteurs d’activation.
L’objectif de ce stage est d’explorer et d’appliquer des méthodes bayésiennes itératives, comme la méthode D’Agostini [6,8], à des données d’activation. Une évaluation comparative de leurs performances par rapport aux méthodes classiques (par ex. maximum entropy [9]), sera également réalisée.
Dans l’ensemble, pendant ce stage le candidat acquerra des compétences sur des méthodes statistiques bayésiennes, le traitement et la gestion des données des spectres neutroniques, ainsi que leur analyse, méthodes qui sont utilisées dans des divers domaines dans la recherche et l’industrie. Il aura l’opportunité de travailler dans un laboratoire multithématiques ayant un savoir faire éprouvé sur la recherche en lien avec l’instrumentation nucléaire (par ex. les sphères de Bonner).
Références :
Python, Inférence bayesienne, déconvolution, spectrométrie de neutrons
Pourquoi Intégrer le CEA ?
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation.
France, Provence-Côte d'Azur, Bouches du Rhône (13)
Master ou école d'ingénieur (physique ou mathématiques appliquées)