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Dernière mise à jour :


• Instrumentation

• Physique des particules

 

Développement d'un cadre d'analyse basé sur le ML pour la caractérisation rapide des conteneurs de déchets nucléaires par tomographie muonique

SL-DRF-25-0409

Domaine de recherche : Instrumentation
Laboratoire d'accueil :

Département d’Electronique, des Détecteurs et d’Informatique pour la physique (DEDIP)

DÉtecteurs: PHYsique et Simulation (DEPHYS)

Saclay

Contact :

Hector GOMEZ

David ATTIÉ

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2025

Contact :

Hector GOMEZ
CEA - DRF/IRFU/DEDIP/DEPHYS

0169086380

Directeur de thèse :

David ATTIÉ
CEA - DRF/IRFU/DEDIP/DEPHYS

(+33)(0)1 69 08 11 14

Labo : https://irfu.cea.fr/Phocea/Vie_des_labos/News/index.php?id_news=3388

Voir aussi : https://irfu.cea.fr/en/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast.php?t=fait_marquant&id_ast=4888.

Cette thèse de doctorat vise à développer un cadre d'analyse avancé pour l'inspection des conteneurs de déchets nucléaires à l'aide de la tomographie muonique, et plus particulièrement via la méthode par diffusion des muons. La tomographie muonique, qui exploite les muons naturels issus des rayons cosmiques pour scanner des structures denses, s'est avérée précieuse dans des domaines dans lesquels les méthodes d'imagerie traditionnelles sont inefficaces. Le CEA/Irfu, avec son expertise dans les détecteurs de particules, cherche à exploiter l'intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) pour optimiser l'analyse des données des muons, notamment pour réduire les temps d'exposition et améliorer la fiabilité des images.

Le projet consistera à se familiariser avec les principes de la muographie, à simuler les interactions des muons avec les conteneurs de déchets et à développer des techniques de traitement d'images et d'augmentation de données basées sur le ML. Le résultat devrait aboutir à des outils efficaces permettant d'interpréter les muographies (images de tomographie muonique), d’accélérer l’analyse et de classifier de manière fiable le contenu des conteneurs. L'objectif de la thèse est d'améliorer la sécurité et la fiabilité de l'inspection des déchets nucléaires en produisant des muographies plus nettes, plus rapides et plus interprétables grâce à des méthodes d'analyse innovantes.
Vers un detecteur pixel à haute resolution spatiale pour l’identification de particules: contribution de nouveaux détecteurs à la physique

SL-DRF-25-0509

Domaine de recherche : Physique des particules
Laboratoire d'accueil :

Département d’Electronique, des Détecteurs et d’Informatique pour la physique (DEDIP)

DÉtecteurs: PHYsique et Simulation (DEPHYS)

Saclay

Contact :

NICOLAS FOURCHES

CHARLES RENARD

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-12-2024

Contact :

NICOLAS FOURCHES
CEA - DRF/IRFU/DEDIP

0169086164

Directeur de thèse :

CHARLES RENARD
CNRS - C2N

0170270346

Voir aussi : https://doi.org/10.1109/TED.2017.2670681

Les expériences de physique des particules sur les futurs collisionneurs linéaires à e-e+ nécessitent des progrès dans la résolution spatiale des détecteurs de vertex (jusqu’au micron), ceci afin de déterminer précisément les vertex primaires et secondaires pour des particules de grande impulsion transverse. Ce type de détecteur est placé près du point d’interaction. Ceci permettra de faire des mesures de précision en particulier pour des particules chargées de faible durée de vie. Nous devons par conséquent développer des matrices comprenant des pixels de dimension inférieure au micron-carré. Les technologies adéquates (DOTPIX, Pixel à Puit/Point quantique) devraient permettre une avance significative en reconstruction de trace et de vertex. Bien que le principe de ces nouveaux dispositifs ait été étudié à l’IRFU (voir référence), ce travail de doctorat devrait se focaliser sur l’étude de dispositifs réels qui devraient alors être fabriqués garce aux nanotechnologies en collaboration avec d’autres Instituts. Cela requiert l’utilisation de codes de simulation et la fabrication de structures de test. Les applications en dehors de la physique se trouvent pour l’essentiel dans l’imagerie X et éventuellement les cameras holographiques dans le visible.

 

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