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Offre proposée par

Cea

CEA

Développement d'une méthodologie de Filtre Kalman d'ensemble et appli. au nucléaire civil H/F

Saclay, Île-de-France
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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

2020-14619

Description de l'unité

Le LGLS réalise et maintient des plateformes génériques, pérennes et open source dans le but :- de développer des codes de calcul parallèles en mécanique des fluides à différentes échelles (https://sourceforge.net/projects/trust-platform/);- d'exploiter les codes de calculs à l'aide d'outils de mise en données, prétraitements et postraitements, standards ou spécifiques (https://www.salome-platform.org/); - de fournir aux physiciens les méthodes et outils leur permettant d'optimiser leurs conceptions et de traiter les incertitudes de leurs études de sureté (https://sourceforge.net/projects/uranie/).Le LGLS développe pour les besoins des unités du CEA ou de ses partenaires des applications métiers le plus souvent basées sur ses plateformes génériques et ce, dans des domaines scientifiques très variés :mécanique des fluides, neutronique, mécanique, soudage, matériaux, chimie, énergétique, technico-économique.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Développement d'une méthodologie de Filtre Kalman d'ensemble et appli. au nucléaire civil H/F

Sujet de stage

L'objet de ce stage est donc de prendre en main les méthodologies discutées ci-dessus, c'est-à-dire :
• Comprendre les hypothèses sous-jacentes aux approches BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) et variationnelles (3D-Var).
• Étudier le rôle de l'hypothèse de linéarité et les solutions pour contourner ces limitations.
• Passer des aspects statiques ci-dessus aux aspects dynamiques menant respectivement aux filtres de Kalman et aux méthodes variationnelles dites 4D-Var.
• Établir le lien entre ces différentes méthodes et les interprétations bayésiennes.
• Étudier les aspects d'ensemble quand ces méthodes sont appliquées à un grand nombre de données/paramètres, surtout quand les codes sont long à évaluer.
• Appliquer chacune de ces étapes à des cas jouet pour validation, mais aussi à des cas plus concrets liés aux domaines du nucléaire civil.
• L'intégration des méthodes au sein de la plateforme Uranie sera aussi envisagée ainsi que la documentation de ces dernières.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Le laboratoire LGLS développe un environnement logiciel dédié au traitement des incertitudes que ce soit pour leur propagation mais aussi pour la modélisation (polynôme de chaos, krigeage, réseau de neurones...), l'analyse de sensibilité ou encore le calage de paramètre. Cette plateforme, appelé Uranie [1] (open-source donc disponible sur sourceForge : https://sourceforge.net/projects/uranie/) est principalement utilisée pour aider les codes de simulations du nucléaire civil pour leurs études d'incertitudes.

Dans ce contexte, l'équipe Uranie souhaite intégrer des méthodes d'assimilation de données, souvent regroupées sous le nom de filtre de Kalman [2], dont l'intérêt porte tant sur les aspects calage de paramètres, que propagation d'incertitude quand le nombre de données et de paramètres deviennent très grand soit de manière occasionnelle soit de manière itérative pour des signaux temporels par exemple. De ce point de vue, il y a de nombreuses méthodes, dépendant des hypothèses et des conditions du problème considéré.

Mots clés : LGLS

Moyens / Méthodes / Logiciels

Linux, C++, python, statistiques et probabilités



Profil du candidat

Étudiant/étudiante en école d'ingénieur ou master 2 en statistique, mathématiques appliquées, géophysique, génie nucléaire