Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Nos Thèses par thème

Quantification et optimisation de l'efficacité de stratégies et d'architectures de systèmes PEMFC pour minimiser les dégradations lors des phases d'arrêt/démarrage

Département de l'Electricité et de l'Hydrogène pour les Transports (LITEN)

Laboratoire Système Pemfc

mécanique, énergétique, génie des procédés, gènie civil

01-10-2019

SL-DRT-19-0628

eric.pinton@cea.fr

L'un des verrous technologiques majeur à lever pour permettre l'accès au marché de la technologie PEMFC porte sur l'amélioration de la durabilité. Les différents mécanismes de dégradation sont bien connus et référencés dans la littérature mais leurs minimisations restent toujours un point clef afin de faire diminuer le coût des PEMFC. En particulier, le mécanisme de corrosion du support carbone lors des arrêts/démarrages fait partie des différents mécanismes de dégradation jouant un rôle majeur dans la diminution de surface active de catalyseur. De nombreuses études portent spécifiquement sur ce mécanisme de courant inverse lors des phases d'arrêts/démarrages, de ses conséquences sur la perte de catalyseur et des stratégies pour minimiser ce mécanisme (en améliorant soit les matériaux, soit les stratégies d'utilisation) . En particulier, il existe de nombreuses stratégies pouvant réduire l'impact de ces phases sur la durabilité. On notera en particulier les stratégies de purges, les résistances de charge pour éviter la présence d'oxygène, les régulations par cartes électroniques sur chaque cellule pour limiter les tensions trop élevées,? Néanmoins, il est difficile de quantifier précisément ces différentes stratégies, de les optimiser en fonction des propriétés du catalyseur, du design de la cellule, et des dynamiques de l'architecture système. L'objectif de ces travaux de thèse est de proposer de minimiser les dégradations irréversibles lors des phases d'arrêts/démarrages, par une double approche architecture système/stratégies. En effet, les différentes stratégies connues doivent pouvoir être quantifiées et optimisées selon les différentes caractéristiques de la pile et de son système. De plus, une implémentation bas coût et temps réel de stratégies sont des conditions nécessaires pour une application industrielle. Ces travaux devront s'appuyer d'une part sur les résultats et outils des travaux d'une thèse réalisée au CEA [thèse Bolahaga Randrianarizafy], sur la modélisation et simulation dynamique des mécanismes de corrosion du support carbone lors des phases dynamiques d'arrêt et démarrage. D'autre part, des outils de simulation multi-physiques à l'échelle stack et système pile seront utilisé pour les travaux. Les différentes stratégies devront donc être testées par simulation et optimisées, avec en parallèle la validation expérimentale nécessaire. Dans une seconde étape, les stratégies les plus pertinentes retenues seront intégrées sur un banc système pile à combustible permettant une grande flexibilité sur les contrôles et architectures. La double approche originale retenue (simulation et intégration sur banc système) permettra de valider en conditions réelles et de proposer de nouvelles architectures/stratégies en rupture avec les systèmes conventionnels. Ces travaux devraient intéresser en premier plan les PME du secteur ne possédant pas de stratégie à ce stade sur les arrêts/démarrage, mais également aider le CEA à se positionner de manière forte sur la thématique d'amélioration de la durée de vie des piles PEMFC par une approche système. Ce sujet est propice à l'innovation et à l'émergence de brevets, ainsi qu'à des publications scientifiques.

Transistors synaptiques nanoionique à effet de champ pour applications neuromorphiques

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire Micro-Batteries Embarquées

physique/électrochimie

01-09-2019

SL-DRT-19-0631

sami.oukassi@cea.fr

Le calcul neuromorphique représente une innovation technologique majeure qui vise à effectuer des opérations logiques de façon intelligente et avec une très faible consommation d'énergie, et nécessite la construction de systèmes faisant appel à des éléments synaptiques bio-réalistes, avec des mécanismes de configuration robustes. En conséquence, il existe une forte recrudescence d'intérêt de recherche autour de la construction de systèmes neuromorphiques, en particulier en exploitant l'évolutivité et la fonctionnalité des dispositifs émergents (memristors, Reram). Récemment, Il a été observé un intérêt croissant pour les architectures à trois terminaux (memtransistors), dont l'architecture a été jugée favorable pour réaliser des fonctions synaptiques complexes. Aujourd'hui, le transistor ionique à effet de champs apparait comme l'un des candidats les plus prometteurs, en raison de sa faible consommation énergétique, son évolutivité et son intégration. L'architecture du composant est basée sur l'utilisation d'un conducteur ionique comme un diélectrique de grille pour contrôler la migration d'ions depuis et vers le canal du transistor. Dans ce contexte, l'objectifs de cette thèse est l'étude de nouvelles architectures de transistors ioniques tout solide en tant que composant synaptiques pour applications neuromorphiques. L'objectif principal de la thèse est d'évaluation du comportement synaptique des transistors ioniques à effet de champs. Pour ce faire, une sélection de matériaux ainsi que différentes architectures de composants seront caractérisées : (i) canal à conducteur ionique simple ou (ii) canal double à conducteur ionique/électrode d'insertion. Le comportement synaptique sera évalué en termes de linéarité, symétrie, consommation énergétique etc? une phase de modélisation pourra être mise en ?uvre pour analyser les effets physiques ayant lieu au cours du fonctionnement du composant : la migration d'ions, le mode d'accumulation dans les différentes phases et interfaces seront décrits et simulés. Les différentes solutions technologiques seront ensuite évaluées en fonction des résultats obtenus. Ensuite, les différentes corrélations entre les aspects matériaux/empilements et performances synaptiques seront établies dans l'optique de proposer de nouvelles architectures optimisées.

Composants solaires photovoltaïques et hybrides pour le bâtiment optimisés pour l'esthétique et la performance.

Département des Technologies Solaires (LITEN)

Laboratoire Composants d'Enveloppe du Bâtiment

Physique du bâtiment, Optique, Thermique

01-10-2019

SL-DRT-19-0632

ya-brigitte.assoa@cea.fr

Pour obtenir des bâtiments zéro énergie (Nearly Zero-Energy Buildings ou NZEB), une couverture totale des besoins en énergie est possible grâce à l'énergie solaire. Ces bâtiments doivent aussi permettre une gestion complète du confort intérieur et offrir une esthétique réussie conforme aux exigences des architectes. Ces trois points demandent une intégration optimale de composants multifonctionnels solaires photovoltaïques (BIPV) ou photovoltaïques /thermiques hybrides (BIPV/T). Cette thèse a pour objet la recherche d'un composant BIPV (/T) pour façade alliant esthétique et performance selon une approche architecturale optimisée. En effet, l'intégration en façade de modules PV entraîne une baisse du rendement énergétique par rapport à un système au sol due, entre autres, à leur échauffement, au risque d'ombrages en milieu urbain et à la technique de colorisation utilisée pour obtenir une esthétique particulière. Le but est finalement de définir et de valider une méthodologie de conception de composants solaires avec une couleur et un aspect prédéfinis présentant une production énergétique maximum. Le travail de thèse consistera, en l'analyse numérique et en l'étude expérimentale de solutions globales optimisant le rendement de conversion électrique et améliorant la performance thermique (convection et rayonnement). Un modèle de prédiction des performances d'une façade optimisée BIPV (/T) sera développé et validé.

Analyse en Composantes Principales Tensorielle pour la classification à une classe

Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)

Vision & Ingénierie des Contenus (SAC)

école d'ingénieur ou universitaire avec des connaissances en mathématiques appliquées, en physique théorie, en théorie des matrices et tenseurs aléatoires, en apprentissage automatique et en développement informatique (Matlab, Python, C++)

01-09-2019

SL-DRT-19-0634

mohamed.tamaazousti@cea.fr

L'objectif de la classification OCC (One-Class Classification) est de distinguer une instance d'un objet cible de tous les autres objets non cibles dans un ensemble de données observées. L'OCC est utilisée dans divers secteurs d'activités tels que le biomédical, la biométrie, la santé, la vidéosurveillance et la cybersécurité. L'élément clé de l'approche OCC consiste à trouver un formalisme permettant de représenter de manière compatible les données brutes et leurs informations intrinsèques. Dans cette thèse, nous prévoyons de développer un cadre général, basé sur l'Analyse en Composante Principales Tensorielle (Tensor PCA) pour gérer le problème d'OCC. Le cadre proposé repose sur l'utilisation d'outils dédiés à l'analyse des tenseurs développés par la communauté des physiciens théoriciens dans les domaines de la géométrie discrète aléatoire et de la quantification de la gravité. Les outils tensoriels développés, tels que les graphes méloniques et l'énumération combinatoire de triangulations, ne sont pas encore appliqués en Tensor PCA. Nous explorerons ces outils prometteurs afin de développer un cadre d'OCC innovant.

Croissance epitaxiale et recuit laser nanosecondes d'heterostructures GeSn/SiGeSn

Département Technologies Silicium (LETI)

Laboratoire

Master 2 ou Ecole d'Ingénieur, Science des Matériaux / Microélectronique / Optoélectronique

01-10-2019

SL-DRT-19-0635

Pablo.ACOSTAALBA@cea.fr

Le CEA LETI, qui s'est équipé dès 2015 des capacités de déposer par épitaxie des empilements GeSn/SiGeSn sur substrats 200mm, est à l'état de l'art mondial dans plusieurs de leurs domaines applicatifs. Dans le but d'obtenir des lasers pompés électriquement fonctionnant à température ambiante et des photo-détecteurs Infra-Rouge performants, nous allons explorer, lors de cette thèse, le dopage de type n et p de ces couches, que ce soit par implantation ionique ou directement lors de la croissance épitaxiale (dopage in-situ). Afin de tirer pleinement partie de ces couches dopées, nous devrons réaliser des recuits de recristallisation et d'activation électrique. Avec les techniques standards de recuit, nous allons nous heurter à la grande instabilité des empilements GeSn/SiGeSn (précipitation / ségrégation de surface). C'est pour cela que nous évaluerons, lors de cette thèse, l'apport du recuit laser nanoseconde sur le propriétés structurales et électriques de ces hétérostructures. Ces recuits laser, mis en ?uvre dans notre nouvel équipement SCREEN-LASSE LT3100, seront parmi les premiers menés sur ce type de semiconducteurs. On s'intéressera tout particulièrement à la qualité cristalline, le niveau de dopage, la rugosité de surface, la ségrégation/agglomération de l'étain et la composition chimique de ces empilements et leur évolution avec les paramètres procédés (recuit laser comme épitaxie). Ces connaissances seront mises à profit pour la fabrication de dispositifs innovants en optoélectronique.

Intelligence artificielle pour le décodage de commandes motrices de sujets handicapés, grâce à des interfaces cerveau-machine à usage chronique

Clinatec (LETI)

Clinatec (LETI)

MSc in signal processing, computer science, applied mathematics

01-10-2019

SL-DRT-19-0636

tetiana.aksenova@cea.fr

La thèse s'effectuera dans le cadre du projet multidisciplinaire Brain Computer Interface (BCI) au CEA/LETI/CLINATEC® (Grenoble) en collaboration avec le CEA/LIST (Paris-Saclay), France. L'objectif global du projet est d'améliorer l'autonomie des personnes avec un handicap moteur grave. Ce projet est basé sur la mesure de l'activité neuronale au niveau du cortex moteur cérébral (ElectroCorticoGramme - ECoG) et le traitement de signal en temps réel en vue de contrôler des effecteurs complexes avec plusieurs degrés de liberté tels que l'exosquelette de 4 membres. Le défi: il s'agit de la première étude BCI basée sur des mesures ECoG chroniques avec des sujets tétraplégiques. La faisabilité de ce projet est rendue possible par les développements technologiques obtenus, en particulier, un dispositif implantable de mesure chronique d'electrocorticogrammes, nommé WIMAGINE®, a été développé. L'étude BCI basée sur des enregistrements chroniques ECoG permettra un entrainement sur le long terme pour le contrôle d'effecteurs complexes en vue d'un usage au quotidien par des patients tétraplégiques. Pour cela, il est nécessaire de développer des algorithmes innovants de décodage en temps-réel de l'activité cérébrale permettant un contrôle robuste et précis d'un grand nombre de degré de liberté (pour le contrôle de plusieurs membres d'un exosquelette). La mission du candidat consistera à élaborer des stratégies de décodage basées sur des approches d'Intelligence Artificielle (Artificial Intelegence, AI), pour le contrôle d'effecteurs complexes pour usage au quotidien par des patients en situation de handicap. Le candidat sera amené à mettre en ?uvre ces algorithmes et à les intégrer à la plateforme de logiciel du projet BCI.

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