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Analyse des résultats de reflectometrie X sur les structures Ge/Si et Si/Ge/Si pour DoTPIX
Analysis of reflectometry results obtained on Ge/Si and Si/Ge/Si DoTPIX structures

Spécialité

PHYSIQUE

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

20/06/2024

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

FOURCHES Nicolas
+33 1 69 08 61 64

Résumé/Summary
Le stage consiste à l'étude en réflectométrie X de structures Ge/Si et Si/Ge/Si soumises à des recuits successifs. Il est nécessaire de connaitre l'influence des recuits pour s'assurer d'obtenir des substrats conformes et compatibles avec la technologie DoTPIX.
The subject consists in the study of Ge/Si and Si/Ge/Si structures. These structures will be thermally annealed during the processsing of the DoTPIX. Thus, it is necessary to have a clear view of the annealing effects to assess the ability of these structures with the future DoTPIX technology.
Sujet détaillé/Full description
Le développement des détecteurs internes en physique des particules exige toujours plus de progrès en terme de résolution spatiale et de résolution en temps. Pour le premier critère nous avons proposé une structure, basée sur un puit quantique enterré en dessous d’un dispositif MOS. Cette structure a été simulée de manière systématique pour s’assurer de sa fonctionnalité, et d’obtenir les critères nécessaires à sa faisabilité. Nous avons commencé à réaliser et caractériser les couches épitaxiés nécessaires à l’élaboration du DoTPIX. Nous entrons dans une l'étape plus avancée de la réalisation de la structure DoTPIX afin de la caractériser. Pour que cette structure fonctionne il est nécessaire que la couche enterrée en Ge soit suffisamment stable après avoir vu des étapes du procédé de fabrication, qui comportent des recuits et des oxydations. Pour ce nous étudions des structures Si/Ge/Si soumises à différents traitements thermiques, à l'aide de réflectométrie X. Ces expériences seront faites sur une ligne Diffabs du Synchrotron Soleil. Les données finales devront être analysées offline, pour obtenir la composition, les contraintes par exemple. C'est l'objet de ce stage, qui devra déterminer les conditions limites dans lesquelles les étapes technologiques devront être réalisées et comprendre la physique liée au couches enterrées de Ge dans le Silicium, obtenues par épitaxie (CVD). Le stage d’une durée de 5-6 mois se déroulera à l’IRFU, en collaboration avec l’IRAMIS, qui apportera sa connaissance en réflectométrie X. Une collaboration avec le C2N et le LAAS est en cours pour ce travail.
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Etude du comportement thermique des couches Ge sur Si et Si/Ge sur Si
Thermal behaviour of Ge on Si and Si On ge On Si layers

Spécialité

Physique des solides, cristallographie

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

21/07/2024

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

FOURCHES Nicolas
+33 1 69 08 61 64

Résumé/Summary
Dans le contexte d'une R&D sur détecteurs pixels basés sur la technologie DoTPiX en vue de leur utilisation sur des expériences de physique des particules auprès de futurs collisionneurs e+ e-. Ce travail consiste en la caractérisation de structures Ge On Si et Si On Ge On Si
For a R & D on pixel detectors based on the DoTPiX technology for future e+e- colliders , the work proposed requires the characterization of Ge On Si and Si On Ge On Si structures .
Sujet détaillé/Full description
Ce sujet consiste en une recherche et développement des détecteurs pixels basés sur la technologie DOTPIX et leur caractérisation en vue de leur utilisation sur des expériences de physique des particules auprès de futurs collisionneurs e+ e-. Il s’agit dans un premier temps de développer la technologie Ge On Si nécessaire au fonctionnement du dispositif DoTPiX. Au cours de ce stage d’une durée de six mois environ le /la candidat(e) devra travailler avec les instituts qui collaborent avec l’IRFU pour ces développements liés à ces points en particulier :
• Croissance cristalline (épitaxie UHV/CVD) de Ge sur Si nécessaires au développement des pixels sur silicium au sein du C2N et caractérisation de ces couches.
• Analyse de résultats expérimentaux de réflectométrie X, obtenus sur des structures Ge/Si et Si/Ge/Si sur la ligne Diffabs du synchrotron Soleil. Ce travail se fera avec le concours de l’IRAMIS.
• Modélisation de l’ensemble de ces résultats si possibles.
Le sujet nécessite des compétences à la fois en physique et en nanosciences. Nous recherchons en particulier des candidats ayant une formation M2 en physique des particules expérimentale ou bien en physique des nanostructures. Le stage peut déboucher sur une thèse financée.
This work is part of an R&D for pixel detectors based on DOTPIX technology for use in particle physics experiments at future e+ e- colliders. The first step is to develop the Ge On Si technology necessary for the operation of the DoTPiX device. During this internship of six month duration, the candidate will have to work with the institutes which collaborate with the IRFU for these developments linked to these points in particular:
• Crystal growth (UHV/CVD epitaxy) of Ge on Si necessary for the development of pixels on silicon within C2N and characterization of these layers.
• Analysis of experimental X-ray reflectometry experimental results, data obtained on Ge/Si and Si/Ge/Si structures on the Diffabs line of the Soleil synchrotron. This work will be done with the assistance of IRAMIS.
• Modeling of all of these results if possible.
The subject requires skills in both physics and nanoscience. We are particularly looking for candidates with M2 training in experimental particle physics or nanostructure physics. The internship may lead to a funded doctoral thesis.
Mots clés/Keywords
Physique des particules, Nanosciences,
Solid state physics, Crystallography,
Compétences/Skills
Reflectometrie X. Data analysis
XRR , Data analysis
Logiciels
Python éventuellement, logiciels d'analyse des données de diffraction X
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Mesure et simulation des interactions des photons X avec les détecteurs Micromegas de l'expérience P2 (Mayence/ Allemagne)
Measurement and simulation of X-ray photon interactions with the Micromegas detectors for the P2 experiment (Mainz/Germany)

Spécialité

Physique corpusculaire des accélérateurs

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

25/04/2024

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

VANDENBROUCKE Maxence
+33 1 69 08 22 83

Résumé/Summary
Simulation et mesures de photon X pour le dimensionnement du futur trajectographe a base de détecteurs gazeux Micromegas pour l’expérience P2 en Allemagne.
Simulation and measurements of X-ray photons for the design of the future Micromegas tracker for the P2 experiment in Germany.
Sujet détaillé/Full description
Ce stage se concentre sur la préparation de mesures et de simulations de l'expérience P2 (Mayence/Allemagne).
Celle-ci vise à déterminer un des paramètres fondamentaux du modèle standard de la physique des particules:
l'angle de mélange électrofaible conséquence de l'unification des interactions électromagnétiques et nucléaires faibles .

L'objectif principal du stage sera d'évaluer le bruit de fond de photons de l'expérience à travers
la probabilité d'interaction des photons X (énergies de l'ordre d'une dizaine keV)
avec les détecteurs Micromegas ainsi que leur absorption avec le futur bouclier à photons.

Le stage impliquera à la fois des mesures, des simulations et des analyses quantitatives
afin d’optimiser les détecteurs gazeux et leur blindage pour l'expérience P2 installer à partir de 2025 à Mayence.

La durée du stage ainsi que le niveau peuvent être adapté suivant le profil du candidat.

References
[1] The P2 Experiment
A future high-precision measurement of the weak mixing angle at low momentum transfer

[2] Micromegas in a bulk,
Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment,
Volume 560, Issue 2, 2006
This internship focuses on the preparation of measurements and simulations for the P2 experiment (Mainz/Germany).
The experiment aims to determine one of the fundamental parameters of the Standard Model of particle physics:
the electroweak mixing angle resulting from the unification of electromagnetic and weak nuclear interactions.

The main objective of the internship will be to evaluate the photon background of the experiment through
the probability of interaction of X-ray photons (energies of the order of ten keV)
with the Micromegas detectors and their absorption with the future photon shield.

The internship will involve a combination of measurements, simulations and quantitative analyses
in order to optimize the gaseous detectors and their shielding for the P2 experiment to be installed in Mainz from 2025.

The length of the internship and the requirement can be adapted to suit the candidate.

references
[1] The P2 Experiment
A future high-precision measurement of the weak mixing angle at low momentum transfer

[2] Micromegas in a bulk,
Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment,
Volume 560, Issue 2, 2006
Mots clés/Keywords
Détecteur, physique des particules, électrons, rayon X
Detector, particle physics, electron, xray
Compétences/Skills
Mesures au laboratoire d'instrumentation et simulations numériques.
GEANT4 simulation, laboratory work
Logiciels
C++ ROOT GEANT4
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Monitoring de détecteur de muons et dé-bruitage avec du machine learning
Muon detector monitoring and noise suppresion with machine learning algorithm

Spécialité

Instrumentation

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

01/06/2024

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

non

Contact

GOMEZ-MALUENDA Hector
01 69 08 63 80

Résumé/Summary
La muographie est une technique d’imagerie permettant de scanner des objets très opaques, qui ne peuvent pas être analysés avec d’autres techniques (comme les rayons X). Au CEA Irfu, nous utilisons la muographie pour scanner différents objects comme des réacteurs nucléaires, des colis de déchets radioactifs ou même la grande pyramide de Gizeh. L’équipe développe un programme de R&D en continu pour l’instrumentation des détecteurs, le traitement du signal et l’analyse de données, incluant le machine learning. Pour améliorer l’analyse nous avons besoin de monitorer les détecteurs de muons et d’identifier le bruit. C’est actuellement fait à l’aide de critères appliqués sur certaines features des données. Nous souhaiterions développer un outil de machine learning qui prendrais en compte plus de features et discriminerais mieux les muons du bruit.
Muography is an imaging technique that allows to scan very opaque objects, that cannot be analyzed with other techniques (like X rays). At CEA Irfu, we use muography to scan various objects like nuclear reactors, nuclear waste packages or even the great pyramid of Khufu. The team develops a continuous R&D program for detector instrumentation, signal processing and data analysis techniques, including machine learning. To improve the analysis we need to monitor the muon detectors and identify noise. This is currently done with criteria applied on some features of the data. We would like to develop a machine learning method to take more features into account and discriminate better the muons from the noise.
Sujet détaillé/Full description
- Contexte
La muographie est une méthode de scan non invasive et non destructive adaptée aux structures de grande taille. Elle est actuellement appliquée dans une large variété de contextes comme la volcanologie, la géophysique ou le nucléaire.

Les muons atmosphériques pouvant traverser de très grandes distances dans la matière avant d’être absorbés ou déviés (contrairement aux rayons X par exemple), la reconstruction de leur trajectoire permet l’étude et l’imagerie des objets traversés à l’aide de différentes techniques (absorption, transmission ou déviation).

A l’Irfu, le groupe muographie réalise des mesures à l’aide d’instruments basés sur les détecteurs Micromegas (MICRO MEsh GASeous Structure), inventés à l’Irfu. Ces détecteurs ont été développé à l’origine pour des expériences de physique nucléaire et de physique des particules. A l’aide de cette technologie, le groupe a pu montrer l’intérêt de la muographie depuis 2015 entre autre sur un château d’eau à Saclay, la pyramide de Khéops et plus récemment sur des réacteurs nucléaires à Marcoule. Ces résultats ont éveillés l’intérêt de l’industrie et de la recherche en France et en Europe pour des applications similaires et plus variées.

Le groupe muographie a une politique de R&D continue sur l’instrumentation des télescopes à muons, le traitement du signal et l’analyse de données, incluant le machine learning.

Une des premières étapes de l’analyse est la séparation entre données réelles et bruit. Celle-ci est actuellement faite à l’aide de critères simples utilisant certaines features des données (amplitude électrique, position sur le détecteur, …). Ces critères réduisent significativement le bruit dans les données mais utilisent seulement une petite parties des features mesurées. En pratique il est difficile de trouver des critères à appliquer sur les autres features, ou sur plusieurs en même temps.


- Objectif
Le·la stagiaire recevra des données réelles de détecteurs à muons et développera une méthode de classification supervisée ou non-supervisée pour prédire si les détecteurs fonctionnent correctement ou pas. Dans les deux cas, l’algorithme devra aussi identifier si chaque évènement est du bruit ou un muon.

Pendant ce stage, le·la stagiaire aura à:
• apprendre comment fonctionne un télescope à muons (électronique, gaz, réseau, stockage des données, …)
• apprendre les types de bruits courants
• apprendre quelles informations sont enregistrées pendant l’acquisition
• se renseigner sur l’état de l’art des techniques de monitoring par machine learning
• proposer et développer une méthodes pour les télescopes à muons
• tester et caractériser la méthode choisie
- Context
Muography is a non-invasive and non-destructive scanning method for large structures; it is is currently being considered as a potential technique for a large variety of applications going from volcanology to geophysics, engineering or nuclear domain.

Taking advantage of the capability of atmospheric muons to go through long distances of matter before being absorbed or deviated (on the contrary to X rays for example), muons track reconstruction allows the study and the imaging of the traversed objects using different analysis techniques (absorption, transmission or deviation).

At Irfu, the group working on muography performs measurements using instruments based on Micromegas (MICRO MEsh GASeous Structure) detectors. Invented at Irfu, Micormegas were conceived originally to be used at nuclear and particle physics experiments. Among the measurements done by the group from 2015, those of the “château d’eau” at Saclay, the Khufu’s pyramid or, lately, of a nuclear reactor at CEA Marcoule, can be highlighted. These results triggered the interest of several industrial groups in France and all along Europe for the previously mentioned applications or to new ones.

Muography team at Irfu develops a continuous R&D program both for telescopes instrumentation, signal processing and data analysis techniques, including machine learning.

One of the first step in the analysis is the separation between real data and noise. This is currently done thanks to simple criteria applied on some features of the data (electrical amplitude, localisation on the detector, ...). Those criteria significantly reduces the noise in the data, however many other features are measured but not used. Indeed it can be hard to find how to use them properly.

- Goal

The intern will be given real data from muon telescopes and will have to develop unsupervised and/or supervised classification methods to predict if the telescope is properly functioning or not. In both cases, the algorithm will also have to discern if each event is a muon or noise.

During this internship, the intern would need to:
• learn how a muon telescope works (electronics, gas, network, data storage…)
• learn the usual types of noise
• learn what informations are stored during the acquisition and what they mean
• study the current monitoring methods in the scientific litterature
• propose and develop a classification tool for the telescopes
• test and caracterise the choosen method
Mots clés/Keywords
Machine Learning, Data analysis, Statistics
Machine Learning, Data analysis, Statistics
Compétences/Skills
Nous attendons du·de la candidat·e d’avoir un bon niveau en Python pour l’analyse de données (numpy, matplotlib, …), et curieux ou curieuse au sujet de l’actualité du machine learning. Nous attendons aussi des connaissances fondamentales en statistiques. Une expérience en C/C++ et/ou en ROOT sera appréciée.
We expect the candidate to have a good level in Python (numpy, matplotlib, ...), and to be curious about the current trends in machine learning. Also the candidate will need to have elementary knowledge in statistics. An experience with C/C++ and/or the ROOT framework will be appreciated.
Logiciels
Python, C/C++, ROOT

 

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