Stage – Ingénieur neutronique – Propagation des incertitudes sur les données nucléaires F/H

Pour répondre aux besoins du parc nucléaire existant et futur, Framatome et EDF développent conjointement une chaîne de calcul, baptisée ODYSSEE, qui permet de modéliser la physique des réacteurs nucléaires. Elle sert de support à l’exploitation mais également à la conception de nouveaux réacteurs. Elle a pour objectif d’être à l’état de l’art au niveau physique et informatique, tout en répondant aux standards les plus à jour en termes de validation.

Conformément au guide 28 exposant les recommandations de l’Autorité de Sûreté Nucléaire pour la qualification des outils de calculs, le développement de cette chaîne s’accompagne de processus comprenant des étapes de vérification, de validation et de quantification des incertitudes. Ces étapes ont pour objectif de garantir la capacité des outils de calculs à représenter correctement les différents phénomènes physiques qu’ils doivent simuler afin de calculer les grandeurs d’intérêt, et leurs incertitudes associées dans le champ d’utilisation visé.

En effet, la simulation numérique d’une grandeur d’intérêt résulte de l’implémentation successive de modèles physiques qui dépendent de paramètres d’entrées et d’un certain nombre d’hypothèses. L’évaluation de la précision des quantités résulte donc de la combinaison entre plusieurs postes d’erreurs possibles. En neutronique, on compte parmi ces postes les incertitudes liées aux données nucléaires de base. Il est donc nécessaire de quantifier les incertitudes propagées aux grandeurs d’intérêts liées aux incertitudes sur ces données nucléaires de base, afin d’une part de mieux maitriser les incertitudes des OCS (Outils de Calcul Scientifique) de neutronique et donc la précision des paramètres de sureté, et d’autre part de mieux cibler quelles sont les données nucléaires dont les connaissances sont à améliorer.

Le/la stagiaire devra réaliser des calculs de propagation des incertitudes sur les données nucléaires à l’aide des OCS de la chaîne ODYSSEE : CARABAS et COCAGNE, et d’analyser les résultats obtenus.

Deux principaux types d’approche pour propager ces incertitudes pourront être envisagées et comparées :La première dite “stochastique” (on parle aussi de méthode Monte-Carlo), se base sur une représentation des données nucléaires à travers un tirage aléatoire avec prise en compte des covariances associées (réalisée par le code NUDUNA). Les incertitudes sur la grandeur calculée sont obtenues par reconstruction de la loi de densité de probabilité obtenue en résultat. La deuxième dite « déterministe » s’appuie sur la théorie des perturbations, déclinée en plusieurs approches (Standard et Généralisée) qui font intervenir une fonction d’importance.

Pour cela, le/la stagiaire sera amené(e) à :
Prendre en main :L’environnement informatique de la chaîne
Les OCS (Outils de Calcul Scientifique) qui seront utilisés pour les calculs
Des scripts Python afin d’automatiser le traitement des calculs
Analyser les résultats et définir les conclusions pouvant en être

Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieurs ou équivalent universitaire avec une spécialisation en nucléaire / neutronique. 

Compétences requises:

• Connaissances générales de la filière nucléaire, du fonctionnement des réacteurs et de la neutronique
• Connaissance du langage Python
• Etre à l’aise avec le concept d’automatisation des tâches
• Connaissance de l’environnement linux
• Des connaissances sur la théorie des perturbations, et plus généralement sur la propagation d’incertitudes, seront un plus
• Des connaissances sur le fonctionnement des codes de calcul neutronique sera un plus

Qualités requises :

• Autonomie
• Polyvalence
• Rigueur et organisation
• Travail en équipe
• Aisance relationnelle

Spezialität: TAA - Leitung des Engineerings und Systemengineerings

Mindestniveau der Ausbildung erforderlich Master/Diplom

Ort : Frankreich, Auvergne-Rhône-Alpes, Rhône (69), Lyon

Reisen: Nein

Beschäftigungsniveau: Student

Stelle, die Drogentests im Rahmen der Suchtprävention erlaubt: Oui