Вход на сайт

Просмотр новости

Найдите то, что Вас интересует

2026-41747 - Amélioration de la fiabilité des méthodes Monte-Carlo pour l'analyse de sensibilité H/F

Дата публикации: 30-09-2026 22:07:05

Domaine : Neutronique et physique des réacteurs
Contrat : Stage
Description du poste :
Grâce aux récentes avancées remarquables dans la théorie des méthodes de Monte Carlo, il est désormais possible d’estimer les comptages pondérés par l’adjoint sans recourir à des approximations dans le cadre des calculs de valeurs propres. Cela a permis de calculer des observables d’intérêt pour la conception des réacteurs, telles que les sensibilités à des paramètres clés (la variation du facteur de multiplication due à des changements dans les valeurs des propriétés physiques et/ou des dimensions géométriques). Tous les principaux codes de Monte Carlo de production ont adopté ces stratégies de calcul. Certaines questions clés restent néanmoins en suspens. La convergence statistique de ces estimateurs dépend, d’une part, du comportement spécifique de l’itération de puissance sous-jacente (qui doit converger vers le mode propre direct fondamental) et, d’autre part, de celui de la méthode itérative des probabilités de fission (qui doit converger vers le mode propre adjoint pondérant chaque comptage) : ce mécanisme couplé rend l’analyse de la convergence globale de cette classe d’algorithmes particulièrement difficile.
Dans ce contexte, l'étudiant analysera les algorithmes existants pour l'analyse de sensibilité (tant vis-à-vis des données nucléaires que des paramètres géométriques), étudiera leurs propriétés de convergence et proposera de nouvelles stratégies pour améliorer la convergence lorsque cela s'avère nécessaire. Ces travaux seront menés dans le cadre d'une mini-application Monte Carlo simplifiée qui permettra un développement et des tests agiles : les stratégies les plus performantes seront ensuite retenues en vue d'une intégration future dans TRIPOLI-5. Des comparaisons avec d’autres codes Monte Carlo seront également effectuées, à des fins de validation numérique inter-codes.
Compétences en développement de code (C++ / Python) et goût prononcé pour la simulation numérique
Ville : Gif-sur-Yvette


Основное содержимое страницы с новостью.

Informations générales

CEA (logo)

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité

Référence

2026-41747  

Description de l'unité

Le SERMA (Service d'Études des Réacteurs et de Mathématiques Appliquées) a pour missions de développer des logiciels de simulation, réaliser des études avancées ou pionnières et apporter une expertise en neutronique, domaine qui recouvre essentiellement la physique du cœur des réacteurs nucléaires, la sûreté-criticité et la radioprotection. Il apporte son soutien aux grands acteurs du nucléaire en France pour la réalisation de développement de codes et d'études liées la physique des réacteurs.

Description du poste Domaine

Neutronique et physique des réacteurs

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Amélioration de la fiabilité des méthodes Monte-Carlo pour l'analyse de sensibilité H/F

Sujet de stage

Au cours de la dernière décennie, on a assisté à un intérêt croissant pour l’application de la simulation Monte-Carlo aux problèmes de physique des réacteurs à l’échelle de l’ensemble du cœur, couvrant les configurations stationnaires, l’évolution du combustible et la cinétique, et incluant le plus souvent les boucles de rétroaction thermo-hydrauliques et thermomécaniques. Dans ce contexte, le CEA et l’ASNR ont uni leurs forces pour développer TRIPOLI-5®, le code Monte-Carlo de nouvelle génération destiné aux applications de transport de rayonnement, doté de capacités HPC natives.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Grâce aux récentes avancées remarquables dans la théorie des méthodes de Monte Carlo, il est désormais possible d’estimer les comptages pondérés par l’adjoint sans recourir à des approximations dans le cadre des calculs de valeurs propres. Cela a permis de calculer des observables d’intérêt pour la conception des réacteurs, telles que les sensibilités à des paramètres clés (la variation du facteur de multiplication due à des changements dans les valeurs des propriétés physiques et/ou des dimensions géométriques). Tous les principaux codes de Monte Carlo de production ont adopté ces stratégies de calcul. Certaines questions clés restent néanmoins en suspens. La convergence statistique de ces estimateurs dépend, d’une part, du comportement spécifique de l’itération de puissance sous-jacente (qui doit converger vers le mode propre direct fondamental) et, d’autre part, de celui de la méthode itérative des probabilités de fission (qui doit converger vers le mode propre adjoint pondérant chaque comptage) : ce mécanisme couplé rend l’analyse de la convergence globale de cette classe d’algorithmes particulièrement difficile.

Dans ce contexte, l'étudiant analysera les algorithmes existants pour l'analyse de sensibilité (tant vis-à-vis des données nucléaires que des paramètres géométriques), étudiera leurs propriétés de convergence et proposera de nouvelles stratégies pour améliorer la convergence lorsque cela s'avère nécessaire. Ces travaux seront menés dans le cadre d'une mini-application Monte Carlo simplifiée qui permettra un développement et des tests agiles : les stratégies les plus performantes seront ensuite retenues en vue d'une intégration future dans TRIPOLI-5. Des comparaisons avec d’autres codes Monte Carlo seront également effectuées, à des fins de validation numérique inter-codes.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Simulation Monte-Carlo

Profil du candidat

Compétences en développement de code (C++ / Python) et goût prononcé pour la simulation numérique

Localisation du poste Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Gif-sur-Yvette

Critères candidat Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Ingénieur généraliste / Génie Atomique / Informatique scientifique

Possibilité de poursuite en thèse

Non

Demandeur Disponibilité du poste

15/03/2027

Схожие новости

#Наименование новостиТональностьИнформативностьДата публикации
12026-41746 - Vérification et validation du transport des photons pour le code Monte-Carlo TRIPOLI-5 H/F05.6830-09-2026
22026-41745 - Modélisation de la pile ZOE par simulation Monte-Carlo H/F09.7630-09-2026
32026-41438 - Stage en simulation du comportement thermique des structures H/F05.8714-09-2026
42026-41468-S2072 - Stage - Bac+4/+5 - Modélisation et méthodes numériques pour écoulement hypersonique - H/F06.7130-09-2026
52026-41224 - Ingénieur chercheur en modélisation de l'altération des matériaux H/F05.0830-09-2026
62026-41748 - Stochastic nEutron Noise Techniques for onlINE surveiLLance - SENTINELLE H/F0930-09-2026
72026-41642-S2246 - Stage - Bac+4/+5 - Modélisation du comportement du bois sous impact, application Tornade - H/F0616-09-2026
82026-41062 - Simulations radio réalistes pour une représentation topologique compacte des canaux de propagation H/F0610-07-2026
92026-41345 - Développement d'un banc de caractérisation de composants passifs haute fréquence H/F H/F06.7430-09-2026
102026-41848 - Stage-Conception d’un pixel évènementiel pour imagerie infrarouge H/F08.3230-09-2026

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 6.34. Источник: www.emploi.cea.fr.