Sujet de stage M2 – Approche Machine learning de caractérisation de spectres d’émission induits par laser

  • Master
  • ROUEN
Nom de l'entreprise / du laboratoire: CORIA, UMR 6614, CNRS, Université et INSA de Rouen-Normandie
Adresse web: https://www.coria.fr/
Encadrant: Vincent MOREL, Arnaud BULTEL, Aurélien FAVRE
Date de début: février 1, 2024
Durée: 6 mois
Salaire / Gratification par mois (€): 600

L’analyse chimique d’un gaz, d’un liquide ou d’une surface solide peut être réalisée à l’aide d’une grande variété de diagnostics. Parmi eux, la spectroscopie d’émission de plasma induit par laser ou LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) est celle sur laquelle l’équipe de Physico-chimie des Milieux Plasmas du CORIA travaille. Le principe est le suivant : des impulsions laser sont focalisées dans le milieu à analyser afin de générer un plasma. Le rayonnement de ce plasma est collecté et observé à l’aide d’un couple spectromètre/caméra. Le spectre d’émission qui en découle est composé de différentes raies d’émission élargies selon des profils de Voigt. Le profil de chaque raie est différent et dépend d’un grand nombre de paramètres (élargissements Stark, d’appareil, Van Der Waals, pression, dimensions du plasma émetteur, etc.). Ce spectre est caractéristique du milieu qui a subi l’impulsion laser, ce qui permet, sous certaines conditions, de quantifier sa composition.
Une manière d’opérer cette quantification consiste à avoir une modélisation numérique du spectre d’émission dont les paramètres sont choisis pour minimiser l’écart au spectre expérimental. Ce processus ne peut pas être efficacement automatisé par des méthodes habituelles en raison du trop grand nombre de paramètres et de leurs interdépendances. Depuis quelques mois des méthodes numériques basées sur le Machine Learning sont mises en place au sein de l’équipe afin d’en estimer la faisabilité. Ces approches se nourrissent de bases de données conséquentes qu’il est possible d’alimenter grâce aux spectres synthétiques obtenus avec l’outil MERLIN (MultiElemental Radiative equiLibrIum emissioN). Les premiers essais montrent des résultats intéressants sur des spectres relativement simples, l’algorithme étant capable de retrouver les concentrations des espèces. Deux équipes françaises travaillent sur ces développements, dont celle du CORIA.

L’objectif du stage sera de mettre en oeuvre des outils de Machine Learning jusque là non testés.

Pour postuler, envoyez votre CV et votre lettre de motivation par e-mail à vincent.morel@coria.fr