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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Etude de l'apport de méthodes de Deep-Machine Learning pour la caractérisation des ondes sismiques


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Situé à 40 km au sud de Paris, le centre DAM-Île de France, a en charge la conception des armes nucléaires françaises, la recherche et développement dans le domaine de la lutte contre la prolifération et le terrorisme, l'alerte aux autorités en cas de séisme, de tsunami ou d'essai nucléaire étranger, la construction et le démantèlement de grandes infrastructures nucléaires. Leader français de la simulation numérique et du calcul intensif, il possède deux des machines européennes les plus puissantes. Il dispose également de plusieurs accélérateurs et de nombreux moyens techniques et expérimentaux pour mener ses recherches. Lui est également rattaché, l'Unité Propulsion Nucléaire située sur le centre CEA/Cadarache en région Provence Alpes-Côte d'Azur, où sont implantées les installations d'essais et une partie des fabrications de la propulsion nucléaire.  

Référence

2021-19162-S0356  

Description du poste

Domaine

Science de la terre et de l'environnement

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Etude de l'apport de méthodes de Deep-Machine Learning pour la caractérisation des ondes sismiques

Sujet de stage

Etude de l'apport de méthodes de Deep-Machine Learning pour la caractérisation des ondes sismiques

Durée du contrat (en mois)

4 à 6 mois

Description de l'offre

Le CEA/DASE (Département Analyse Surveillance Environnement) a la mission de surveillance des essais nucléaires, pour le compte des autorités nationales, et en mettant son expertise au service de l'Organisation du Traité d'Interdiction Complète des Essais nucléaires (OTICE). Cette contribution est prise en charge par le Centre National de Données(CND) et repose en particulier sur l'analyse des données de formes d'ondes sismiques, hydro-acoustiques et infrasons afin de détecter, localiser et caractériser tout événement d'intérêt.
Dans le cadre de sa mission de surveillance des essais nucléaires, le Centre National de Données a développé des algorithmes automatiques de détection et de localisation des événements sismiques se basant principalement sur le traitement des composantes verticales des capteurs sismiques, à l'aide de technique d'antenne. La présence systématique d'une station 3 composantes au coeur des mini-réseaux verticaux, ainsi que le déploiement récent de plusieurs mini-réseaux multi-composantes, ont entraîné le développement de méthodes permettant l’exploitation tri-dimensionnelle du signal, afin de mieux caractériser les différentes ondes constituant le champ d’ondes sismiques et donc des sources qui les ont engendrées. Pour aller plus loin dans cette exploitation tri-dimensionnelle du signal, le stage consistera à étudier et quantifier l'apport de méthodes de Deep-Machine Learning (ou réseaux de neurones) en complément des techniques de traitement d'antenne, pour la mesure automatique des temps d’arrivée et l’identification des phases sismiques.

Ce stage se fera en parallèle des travaux déjà initiés dans le cadre d’un contrat post-doctoral sur la détection d’événements sismiques et la détermination de la nature de la source à l’aide de méthodes de Machine Learning.

Profil du candidat

Matlab, Python
Bac+5

Localisation du poste

Site

DAM Île-de-France

Localisation du poste

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

Ville

Bruyères-le-Châtel