Mise en place d'algorithmes innovants d'analyse automatiques de données spectrales sur des systèmes de mesure nucléaire embarqués

Innovative algorithms for automatically processing gamma spectrometric data

• Auteur / Autrice : Charles-Philippe Mano
• Direction : Frédérick Carrel
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de l'Aval du Cycle Nucléaire, de la Radioprotection et de la Radiochimie
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Particules, hadrons, énergie et noyau : instrumentation, imagerie, cosmos et simulation (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'intégration des systèmes et des technologies (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2001-....)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Spectrométrie gamma

Algorithmes

Démélangeur spectral

Gamma spectrometry

Algorithm

Spectral unmixing

Résumé

Le CEA DAM ile de France développe dans le cadre de ses missions des systèmes de mesure nucléaire embarqués pour identifier et quantifier les radionucléides dans l'environnement. Ces systèmes peuvent être embarqués dans des véhicules, aéroportés ou encore déployés sur le terrain dans des systèmes modulaires. Ce projet de thèse s'effectuera en collaboration entre deux services, l'un spécialisé dans les mesures in-situ et l'autre dans les systèmes de détection modulaires. La technique de mesure principale et commune à tous les systèmes est la spectrométrie gamma (en moindre mesure la spectrométrie beta) qui fournit des spectres en énergie à analyser. Aujourd'hui l'analyse des spectres est réalisée à partir de région d'intérêt centrées sur les raies d'émission caractéristiques des radionucléides d'intérêt. Différents algorithmes sont déjà utilisés en routine pour des besoins opérationnels. L'objectif de la thèse est de remplacer l'analyse habituelle par région d'intérêt, réalisée en post-traitement des campagnes de mesure, par des algorithmes innovants permettant une analyse en temps réel, plus précise et plus sensible. Des stages ont déjà permis de mettre en place les outils numériques (serveur de calcul GPU) et des premiers algorithmes (démélange spectral) qui seront les bases du projet. L'étudiant devra réaliser un état de l'art au début du projet pour identifier d'éventuelles nouvelles solutions algorithmiques. A la suite de l'étude bibliographique une analyse approfondie des signaux de chacun des systèmes de mesure sera nécessaire pour identifier, répertorier et classifier toutes leurs particularités. Plus particulièrement, l'étudiant s'intéressera à l'ensemble des spectres obtenus dans le cadre des campagnes de mesures aéroportées. Ces étapes préparatoires seront la base du nouvel algorithme d'analyse automatique qui sera mis en place. Cet algorithme devra être optimisé, testé en comparant les résultats à ceux obtenus à l'aide d'algorithmes déjà utilisés en routine. Enfin, les résultats de l'algorithme seront analysés par un outil d'intelligence artificielle pour réaliser une classification et permettre une prise de décision automatique.

As part of its missions, the Military Applications Department (DAM) of the Ile-de-France Atomic Energy Commission (CEA) is developing on-board nuclear measurement systems to identify and quantify radionuclides in the environment. These systems can be embedded in vehicles, airborne or deployed in the field in modular systems. This thesis project will be carried out in collaboration between two departments, one specialising in in-situ measurements and the other in modular detection systems. The main measurement technique common to all systems is gamma spectrometry (to a lesser extent beta spectrometry) which provides energy spectra for analysis. Today the analysis of the spectra is carried out from regions of interest centred on the characteristic emission lines of the radionuclides of interest. Different algorithms are already routinely used for operational purposes. The objective of the thesis is to replace the usual analysis by region of interest, carried out in post-processing of the measurement campaigns, by innovative algorithms allowing a more precise and more sensitive analysis in real time. Internships have already enabled the implementation of digital tools (GPU computing server) and the first algorithms (spectral unmixing) which will be the basis of the project. The student will have to carry out a state of the art at the beginning of the project to identify possible new algorithmic solutions. Following the bibliographic study, an in-depth analysis of the signals of each of the measurement systems will be necessary to identify, list and classify all their particularities. In particular, the student will be interested in all the spectra obtained during the airborne measurement campaigns. These preparatory steps will be the basis for the new automatic analysis algorithm that will be implemented. This algorithm will have to be optimised, tested by comparing the results with those obtained with the help of algorithms already used in routine. Finally, the results of the algorithm will be analysed by an artificial intelligence tool in order to carry out a classification and allow automatic decision-making.