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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Apprentissage des phénomènes d'émission acoustique : application monitoring corrosion H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2021-19260  

Description de l'unité

Localisé en région parisienne, sur le plateau de Saclay, le CEA LIST est un institut de recherche technologique sur les systèmes à logiciel prépondérant. Dans le domaine du Contrôle Non Destructif (CND), les thématiques de recherche au CEA LIST sont principalement la simulation, le traitement des données, et la conception d'instrumentations et de capteurs innovants. Les études portent principalement sur les techniques ultrasonores, électromagnétiques (courant de Foucault) et rayons X. Dans ce cadre, le LIST développe la plate-forme CIVA (http://www-civa.cea.fr), logiciel de simulation des CND qui s'appuie sur les travaux de recherches menés au sein du département DISC.

Description du poste

Domaine

Instrumentation, métrologie et contrôle

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Apprentissage des phénomènes d'émission acoustique : application monitoring corrosion H/F

Sujet de stage

L'émission acoustique est le processus physique par lequel une onde élastique est émise dans une structure lors de sa dégradation. Ce phénomène s'observe dans de nombreux matériaux et peut avoir de multiples origines : formation de porosités, fissuration, casse, corrosion… La surveillance des phénomènes d'émission acoustique et leur analyse sont donc des outils particulièrement pertinents pour suivre l'évolution de l'état de nombreux systèmes.

Nous nous intéressons en particulier dans ce stage au phénomène de corrosion, affectant la plupart des structures métalliques.

L'objectif est de réussir, au moyen d'une analyse physico-chimique et de méthodes de classification issues de l'intelligence artificielle, à déterminer le phénomène à l'origine des événements acoustiques mesurés.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Contexte et objectifs du stage

L’émission acoustique est le processus physique par lequel une onde élastique est émise dans une structure lors de sa dégradation. Ce phénomène s’observe dans de nombreux matériaux et peut avoir de multiples origines : formation de porosités, fissuration, casse, corrosion… La surveillance des phénomènes d’émission acoustique et leur analyse sont donc des outils particulièrement pertinents pour suivre l’évolution de l’état de nombreux systèmes.

Nous nous intéressons en particulier dans ce stage au phénomène de corrosion, affectant la plupart des structures métalliques. L’objectif est de réussir, au moyen d’une analyse physico-chimique et de méthodes de classification issues de l’intelligence artificielle, à déterminer le phénomène à l’origine des événements acoustiques mesurés. En effet, plusieurs types de corrosion existent, tels que la corrosion généralisée et la piqûration, qui sont eux-mêmes associés à d’autres événements induisant une émission acoustique, tels que le dégagement de bulles de dihydrogène. Un outil d’aide à la décision pourra ainsi être développé pour 1) aider à la planification de potentielles réparations, 2) estimer la durée de vie résiduelle de la structure et 3) prévenir les défaillances et assurer la sécurité.

Des travaux préliminaires ont montrés que les signatures acoustiques des différents phénomènes de corrosion étaient distinctes, mais ces travaux doivent être poursuivis dans le but d’analyser et catégoriser les données obtenues. L’étudiant(e) démarrera son travail sur la base de ces données existantes, et de nouvelles expériences pourront être réalisées si nécessaire.

La perspective de ce stage consiste au développement d’un outil de classification robuste, capable de discriminer les différents phénomènes de corrosion, le tout en environnement industriel et bruité.

Références:

Morizet, N., et al. "Classification of acoustic emission signals using wavelets and Random Forests: Application to localized corrosion." Mechanical Systems and Signal Processing 70 (2016): 1026-1037.

Wu, K., et al., “In-situ monitoring of pitting corrosion on vertically positioned 304 stainless steel by analyzing acoustic-emission energy parameter.” Corrosion Science 105 (2016): p. 8-16.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Machine Learning / Intelligence Artificielle / Traitement des données / Programmation (Python)

Profil du candidat

Le.a candidat.e , en Master2 ou équivalent, devra avoir les compétences suivantes : 

Profil recherché (au moins trois parmi la liste suivante) :

-          Chimie de la corrosion

-          Machine learning / Deep learning

-          Traitement du signal

-          Ondes et vibration

-          Appétence pour les expériences en laboratoire

-          Autonomie et curiosité scientifique

Poursuite en thèse à discuter.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France

Ville

Saclay

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+5 - Master 2

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

14/03/2022