STAGE - Déconvolution de spectres neutroniques par des méthodes bayésiennes H/F

il y a 2 jours


SaintPaullèsDurance, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France CEA Temps plein

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 :

  • Vladimir Radulović et al., Nature Scientific Reports 14,
  • E. Belfiore et al., Nuc. Sci. And Eng. (under review, 2025)
  • K. Mikszuta-Michalik et al., Fusion Engineering and Design 173,
  • S.P. Tripathy et al., Nuc. Inst. Meth. Sec A. 583,
  • G. Grégoire et al., EPJ Web of Conf. 106,
  • G. D'Agostini, arXiv: v1 [] (2010)
  • G. Chouladakis, arXiv: v
  • A. Pérez de Rada Fiol et al., Radiation Physics and Chemistry 226,
  • M. Reginatto et al., Nuc. Inst. Meth. Sec. A. 476,

Moyens / Méthodes / Logiciels
Python, Inférence bayesienne, déconvolution, spectrométrie de neutrons

*Profil du candidat*

  • Nous recherchons un/une étudiant.e en Master ou en école d'ingénieur en physique et/ou en mathématiques appliquées.
  • 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.
  • 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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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.

*Localisation du poste
Site*
Cadarache

*Localisation du poste*
France, Provence-Côte d'Azur, Bouches du Rhône (13)

Ville
Saint-Paul-lez-Durance

*Critères candidat
Langues*

  • Français (Courant)
  • Anglais (Courant)

Diplôme préparé
Bac+5 - Master 2

Formation recommandée
Master ou école d'ingénieur (physique ou mathématiques appliquées)

Possibilité de poursuite en thèse
Non

*Demandeur
Disponibilité du poste*
02/02/2026



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