Stage : Relocalisation des fragments de combustible lors d'un APRP H/F H/F

L'évaluation de la sûreté des réacteurs conduit les exploitants à analyser les conséquences d'accidents de référence permettant de dimensionner les dispositifs et procédures de secours des réacteurs nucléaires. L'accident considéré dans ce stage est la perte de réfrigérant primaire ou APRP.

Dans cette hypothèse, la perte de refroidissement conduirait les crayons de combustible à gonfler par fluage puis à éclater. Cette situation est tout particulièrement bien analysée à travers de nombreux programmes expérimentaux conduits sur des crayons de combustible irradiés. Les essais réalisés dans le réacteur expérimental norvégien Halden, ont montré qu'à partir d'un niveau d'exploitation élevé des crayons de combustible, les pastilles de combustible avaient une propension à se fragmenter en particules présentant une distribution de taille incluant des particules assez fines. La déformation et l'éclatement vont conduire à une relocalisation axiale du combustible au cours du ballonnement puis de l'éclatement. Cette relocalisation a pour conséquences de redistribuer la puissance et donc la température le long du crayon et d'influencer les évolutions possibles de l'accident.

Dans le stage proposé, il est prévu d'analyser et de synthétiser l'ensemble des données disponibles à partir de céramographies afin de caractériser quantitativement la relocalisation du combustible après essai. Ce travail permettra de répondre à un certain nombre de questions encore ouvertes :

• De déterminer si la relocalisation avant éclatement est importante,
• Comment se relocalisent les particules de combustible après éclatement, comment caractériser la distribution spatiale des fragments,
• Comment les populations de fragments identifiées sur les coupes métallographiques se comparent-elles aux mesures faites après essai sur l'ensemble des particules de combustible contenues dans le crayon dites mobiles caractérisées par tamisage

Lors du stage, on développera les outils d'analyse quantitatives d'images avec les logiciels Image

J/Fidji et des outils de reconnaissance de motif par Intelligence Artificielle lorsque ceux-ci sont pertinents. Des codes Python seront développés lorsqu'aucune autre solution n'est disponible. On comparera la performance des différents outils mis en oeuvre. Aucune compétence a priori sur Python n'est requise.

Formation universitaire type M1 ou ingénieur, avec une spécialisation en mécanique, thermique, matériaux