Description de l'offre
Vous serez accueilli·e au sein de l’IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l’équipe du laboratoire 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 :
1. Vladimir Radulović et al., Nature Scientific Reports 14, 28604 (2024)
2. E. Belfiore et al., Nuc. Sci. And Eng. (under review, 2025)
3. K. Mikszuta-Michalik et al., Fusion Engineering and Design 173, 112934 (2021)
4. S.P. Tripathy et al., Nuc. Inst. Meth. Sec A. 583, 421 (2007)
5. G. Grégoire et al., EPJ Web of Conf. 106, 07006 (2016)
6. G. D’Agostini, arXiv:1010.0632v1 [physics.data-an] (2010)
7. G. Chouladakis, arXiv:1201.4612v4 (2012)
8. A. Pérez de Rada Fiol et al., Radiation Physics and Chemistry 226, 112243 (2025)
9. M. Reginatto et al., Nuc. Inst. Meth. Sec. A. 476, 242 (2002)
Moyens / Méthodes / Logiciels
Python, Inférence bayesienne, déconvolution, spectrométrie de neutrons
Profil du candidat
10. Nous recherchons un/une étudiant.e en Master ou en école d'ingénieur en physique et/ou en mathématiques appliquées.
11. Le/la candidat.e idéal.e possède des connaissances dans le domaine d'interaction rayonnement-matière et/ou a un fort intérêt sur les méthodes statistiques prédictives.
12. Il/elle doit également avoir des compétences en programmation (Python etc.) et une solide capacité d'analyse et de synthèse. Enfin, une grande rigueur et une forte autonomie seront essentielles pour mener à bien cette mission.
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