Domaine, spécialité : Physique nucléaire
Mots-Clés :
Spectroscopie gamma, fission nucléaire, désintégration beta
Unité d’accueil : DPhN / LEARN
Résumé
Le stage consistera à développer un code d’analyse semi-automatique de spectres bidimensionnels. Il sera appliqué aux données du spectromètres FIPPS pour étudier la production des rayons gamma retardés de la fission thermique de l’U-235.
Sujet détaillé
L’anomalie des antineutrinos de réacteur, à savoir un déficit significatif, de 5.5 +/- 1.2 % dans le nombre d’antineutrinos détectés à courte distance des réacteurs reste une énigme. Les résultats de plusieurs expériences de grande envergure, dont celle menée par notre laboratoire avec le détecteur STEREO auprès du réacteur à haut flux de Grenoble, confirment l’anomalie mais rejette l’hypothèse proposée initialement, celle d’une oscillation des antineutrinos vers un état stérile. L’hypothèse actuellement retenue est l’existence de biais dans la prédiction obtenue à partie des spectres beta de référence, mesurés dans les années 80 avec le spectromètre magnétique BILL auprès du réacteur de Grenoble. La prédiction de spectres des antineutrinos directement à partir des données nucléaires actuelles, et donc sans utiliser les mesures BILL, est également possible mais les incertitudes sont dominées par des erreurs et/ou des lacunes dans les données de décroissance beta (effet Pandémonium).
Le stage consistera à poursuivre le développement d’un code d’analyse de spectres bidimensionnels basé sur des méthodes de Machine Learning. Ce code sera utilisé pour extraire dans les données du spectromètre FIPPS de l’ILL les productions précises de rayons gamma retardés de différents noyaux produits lors de la fission thermique de l’U-235 et de les comparer aux valeurs calculées avec les données nucléaires actuelles (rendements de fission, données de décroissance). Ces résultats permettront à terme d’évaluer un modèle de la fonction force beta développé dans notre laboratoire permettant de corriger l’effet Pandémonium.
De bonnes connaissances en physique nucléaire et un attrait marqué pour l’expérimentation et l’analyse des données sont indispensables. Ce stage requière de très bonnes compétences en programmation. Une connaissance de l’environnement ROOT et des techniques de Machine Learning sont un atout sans être une obligation.
Lieu du stage
Saclay
Conditions de stage
- Durée du stage : 3 mois
- Niveau d’étude requis : Bac+4/5
- Formation : Ingenieur/Master
- Poursuite possible en thèse : Non
- Date limite de candidature : 1 février 2025
Compétences requises
Langue : Anglais
Méthodes, techniques :
Analyse de spectres de rayons gamma
Langages informatiques et logiciels :
C++, ROOT, python
Liens utiles
Responsable du stage
Materna Thomas
Tél. : +33 1 69 08 40 91
Email :
Responsable DPhN / LEARN
Letourneau Alain
Tél. :