Etude d'un accélérateur laser-plasma haute cadence

Study of a high repetition rate laser-plasma accelerator

• Auteur / Autrice : Pierre Larmonier
• Direction : Jérôme Faure, Olivier Chalus
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique
• Date : Inscription en doctorat le 16/10/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Optique Appliquée
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : APPLI

Mots clés

Mots clés libres

Accélérateur laser-plasma

Faisceaux d'électrons

Haute cadence

Haute intenisté

Machine learning

Laser-plasma accelerator

Electron beams

High repetition rate

High intensity

Machine learning

Résumé

L'objectif principal de la thèse est l'étude de l'accélération plasma dans le régime haute cadence et haute puissance moyenne, caractérisé par une cadence de 100 Hz et une intensité laser dans la gamme 5 à 50 TW, avec l'objectif d'atteindre des énergies de particules dans la gamme de la centaine de méga électronvolts avec un degré de stabilité et contrôle inégalé. De telles performances sont à ce jour hors de portée des technologies actuelles et jamais atteintes, mais sont néanmoins cruciales. Cette thèse permettra de poser les premiers jalons afin d'atteindre ces performances. Pour les atteindre, la recherche se focalisera sur plusieurs aspects. Le premier aspect est la mise en œuvre d'un laser de 100 Hz de puissance crête de classe 50 TW. Ce laser, issu d'un développement conduit par Thales, dépasse l'état de l'art des lasers utilisés dans les accélérateurs laser-plasma. Dans le contexte spécifique de la thèse, il s'agira de caractériser très finement les paramètres de sortie pertinents pour l'accélération laser-plasma et notamment les couplages spatio-temporels. Les couplages et les aberrations spatio-temporelles sont difficiles à mesurer avec des diagnostics lasers conventionnels (intégrés en temps) et les moyens de mesure ne sont disponibles que depuis quelques années. Leurs effets sur l'accélération laser-plasma ne sont pas encore bien connus et méritent une étude poussée. Le laser de Thales étant basé sur une technologie hybride OPCPA combinant amplification paramétrique et amplification laser conventionnelle à 100 Hz, les couplages spatio-temporels dans ce type de système sont attendus mais non connus. Les premiers objectifs de la thèse sont donc la mesure permettant la compréhension de ces couplages spatio-temporels ainsi que l'estimation, par le biais de simulations et d'expérimentations, de leurs effets sur l'accélération plasma. Le second aspect est l'intégration de l'accélérateur laser-plasma fonctionnant à 100 Hz. Il s'agit là d'un travail d'envergure qui se basera sur le savoir-faire du LOA en matière d'accélérateur laser-plasma haute cadence. Au-delà de la phase de construction de l'accélérateur, le but sera ici de quantifier les paramètres de faisceau d'électrons que le système laser de Thales permettra d'atteindre. Ces études seront abordées, dans un premier temps, par une approche théorique et numérique afin d'identifier les limites physiques des paramètres de faisceau atteignable en terme d'énergie, de charge mais aussi de finesse de la distribution en énergie (dE/E) et de qualité spatiale (l'émittance du faisceau). Ces études amont donneront des pistes pour la conception de sources plasma (jets ou cellules de gaz) permettant de façonner la densité du plasma pour optimiser l'accélération d'électrons. Ces concepts théoriques seront ensuite mis en pratique dans l'accélérateur. Il s'agira en particulier d'étudier les fonctions de transfert entre paramètres d'entrée de l'accélérateur laser-plasma (paramètres du laser, couplage spatio-temporels, paramètres plasma) et le faisceau d'électrons généré. Enfin, le dernier aspect porte sur un fonctionnement automatisé de l'accélérateur via l'implémentation d'algorithmes de Machine Learning. Une des difficultés de ce domaine est la grande variabilité des paramètres du faisceau d'électrons en fonction des paramètres d'entrée. De plus, l'espace des paramètres est de grande dimension, ce qui rend l'optimisation du processus d'accélération par un humain difficile. Pour pallier cette difficulté, nous proposons l'implémentation d'algorithmes issus des techniques de machine learning afin d'obtenir une optimisation automatisée de l'accélérateur. Ce point est crucial pour le développement in fine, d'applications, car il pourrait permettre un fonctionnement beaucoup plus stable et reproductible de l'accélérateur. Des algorithmes d'optimisation Bayesienne ont récemment été utilisés dans un accélérateur laser-plasma avec des résultats positifs. Ce type d'algorithmes peut permettre d'atteindre une stabilité équivalente à celle des accélérateurs conventionnels basés sur les technologies RF, c'est-à-dire une stabilité et des fluctuations des paramètres du faisceau de l'ordre du pourcent RMS, ce qui constituerait un changement de paradigme dans le domaine.

The main goal of the thesis is to study plasma acceleration in a high repetition rate and a high average power regime, characterized by a repetition rate of 100 Hz and a laser intensity in the 5 to 50 TW range, with the aim of achieving particle energies in the hundred mega electron volt range with an unrivaled degree of stability and control. Achieving such performance levels is currently beyond the capabilities of existing technologies and has never been accomplished, but are nevertheless crucial. This Phd thesis will lay the foundations for achieving this performance. To achieve this, the research will focus on several aspects. The first aspect is the implementation of a 100 Hz laser, with a 50 TW peak power. This laser developed by Thales, overtake the state of art used in the laser-plasma accelerators. In this specific context, the aim will be to characterize in great details the relevant output parameters for the laser-plasma acceleration, and especially the spatio-temporal couplings. Spatio-temporal couplings and aberrations are difficult to measure using conventional laser diagnostics and the methods for their measurement have only become available in recent years. Theirs effects on laser-plasma acceleration are not yet well known and deserve to be investigated. As the Thales laser is based on OPCPA hybrid technology, combining parametric amplification and conventional laser amplification at 100 Hz, the spatio-temporal couplings in this kind of system are expected but unknown. The first objectives of the thesis are therefore to measure and understand these spatio-temporal couplings and to evaluate, through numerical simulations and experiments, their effects on plasma acceleration. The second aspect is the integration of the laser-plasma accelerator operating at 100 Hz. This is a significant project that will leverage the LOA's expertise in high-speed laser-plasma accelerators. Beyond the accelerator construction phase, the aim will be to quantify the electron beam parameters that the Thales laser system will make it possible to achieve. These studies will initially be carried out using a theoretical and numerical approach in order to identify the physical boundaries of the achievable beam parameters in terms of energy and charge, but also the delicacy of the energy distribution (dE/E) and spatial quality (beam emittance). These upstream studies will provide clues for the design of plasma sources (gas target or gas cell), enabling the plasma density to be shaped to optimize electron acceleration. These theoretical concepts will then be implement in the accelerator. Especially, the transfer functions between the input parameters of the laser-plasma accelerator (laser parameters, spatio-temporal couplings, plasma parameters) and the created electron beam will be studied. Finally, the last aspect concerns the automated operation of the accelerator via the implementation of machine learning algorithms. One of these challenges in this field, is the great variability of the electron beam parameters as a function of the input parameters. Moreover, the parameter space is large, making it difficult for humans to optimize the acceleration process. In order to deal with this challenge, we suggest the implementation of algorithms derived from machine learning techniques in order to achieve automated optimization of the accelerator. This is crucial for the ultimate development of applications, as it could lead to much more stable and reproducible operation of the accelerator. Bayesian optimization algorithms have been recently used in a laser-plasma accelerator with positive results. This kind of algorithm may make it possible to achieve stability equivalent to that of conventional accelerator based on the RF technologies, in other words stability and fluctuations in beam parameters of the order of one per cent RMS, which would constitute a paradigm shift in the field.