Électricien innovant pour une énergie neutre en CO2.
Contexte :
EDF R&D a pour missions de contribuer à l’amélioration de la performance des unités opérationnelles du groupe EDF et de préparer les solutions de demain. Dans ce cadre, le département PÉRICLÈS contribue à la sûreté et à la performance du parc nucléaire et développe des compétences en calcul scientifique et technologies de l’informatique au service des métiers du Groupe.
Le stage s’inscrit dans le développement de la nouvelle chaîne de calcul de physique des cœurs EDF-Framatome ODYSSÉE, fondée sur le code neutronique COCAGNE. Celui-ci propose des schémas de calcul permettant d’accroître sensiblement la finesse de modélisation de la physique neutronique des réacteurs. Ces gains en précision ont cependant pour contrepartie un coût de calcul plus important que celui des outils historiques.
Cet enjeu est particulièrement critique pour l’outil d’aide au pilotage installé en salle de commande. Véritable jumeau numérique du cœur, il simule en continu son état physique et permet d’anticiper les conséquences des actions de pilotage. L’intégration de COCAGNE dans cet outil nécessite donc de réduire fortement les temps de calcul pour répondre aux contraintes d’une utilisation quasi temps réel.
Les méthodes de réduction de modèle (Reduced Order Modelling, ROM) offrent une piste particulièrement prometteuse. Elles permettent de reporter l’essentiel du coût de calcul dans une phase d’apprentissage hors ligne afin de construire une approximation fidèle et rapide du modèle de référence.
Objectif du stage :
Le stage portera sur le solveur SPN du code de cœur COCAGNE, utilisé pour résoudre l’équation de transport neutronique. L’objectif sera de développer un modèle d’ordre réduit permettant d’accélérer les calculs tout en maîtrisant leur précision.
L’approche reposera sur :
Les performances seront évaluées sur différentes configurations d’aide au pilotage selon deux critères : précision et gain en temps de calcul.
Après la réalisation d’un premier démonstrateur, différentes pistes pourront être explorées : projection de Petrov-Galerkin, hyper-réduction, optimisation de l’espace d’apprentissage, etc. Ces travaux ont vocation à être poursuivis et approfondis dans le cadre de la thèse faisant suite au stage.
3ème année d'école d'ingénieur, Master 2 avec une formation solide en analyse numérique et calcul scientifique et un intérêt fort pour le développement informatique (Python/C++). Une compétence en neutronique serait un plus. Ce stage ouvrant une thèse sur le sujet, un souhait de poursuivre en doctorat est requis.