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Stage : Analyse de sources multiples et Méthodes de débruitage par ACP

Cadarcet, Occitanie Conception / Génie civil / Génie industriel

Description

Détail de l'offreInformations généralesEntité de rattachementSitué 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.Référence2021-19155-S0346Description du posteDomaineScience de la terre et de l'environnementContratStageIntitulé de l'offreAnalyse de sources multiples et Méthodes de débruitage par ACPSujet de stageAnalyse de sources multiples et Méthodes de débruitage par ACPDurée du contrat (en mois)4 à 6 moisDescription de l'offreLe CEA/DAM réalise des missions de surveillance des essais nucléaires (à travers le monde) et de l'activité sismique (France, Europe), en s'appuyant sur un réseau dense de capteurs sismologiques. Cette contribution est prise en charge par le Centre National de Données et repose en particulier sur l'analyse des données de formes d'ondes sismiques afin de détecter, localiser et caractériser tout événement d'intérêt. Dans le cadre de cette mission, le Centre National de Données a développé des algorithmes automatiques de détection des événements sismiques afin de prévenir 7/7j 24/24h les équipes d'astreinte en cas d'alerte. Ces outils opérationnels font appel à une panoplie de méthodes de traitement du signal adaptées aux caractéristiques des stations de mesures : Les méthodes classiques basées sur la mesure des variations énergétiques du signal, les analyses de polarisation utilisant les enregistrements tridimensionnels du champ d'ondes sismiques, les techniques d'antenne appliquées aux mini-réseaux sismiques, et plus récemment, les méthodes de reconnaissance des formes d'ondes par mesure de similarité (ou template matching).Quelle que soit la méthode mise en oeuvre, l'objectif de l'algorithme de détection consiste à séparer les ondes sismiques d'intérêt du bruit de fond microsismique ambiant. Le bruit résulte de l'activité d'une multitude de sources, cohérentes ou incohérentes, dues à des phénomènes naturels (houle océanique, surf noise, phénomènes météorologiques, ...) ou anthropiques (activité industrielle, circulation automobile, ...). Le niveau de bruit peut varier fortement d'un capteur sismique à un autre en fonction de sa localisation et de l'infrastructure de la station de mesure. Le stage consiste à étudier la complexité du bruit de fond sismique enregistré par le mini-réseau du LSBB (Laboratoire Sismique à Bas Bruit), en identifiant les sources de bruit cohérent transitoires ou permanentes, et à proposer une méthode de suppression du bruit. Les méthodes basées sur l'analyse en composantes principales (méthode ACP) des enregistrements de N stations localisées à faible distance seront privilégiées, et appliquées sur des périodes de temps longues (plusieurs mois). L'apport de la méthode sur les performances des algorithmes de détection utilisés au Centre National de Données (notamment les traitements d'antenne) sera ensuite évalué.Profil du candidatMatlab, PythonBac+5

Date de publication

nov. 09, 2021