CDD Chercheur en Science des Matériaux H/F CNRS

Détail du poste

Développement de codes de simulation en Python. Mesures de DRX au synchrotron.
Activités
Ce projet se concerne l'analyse de la nanostructure des matériaux polycristallins d'oxyde, en particulier en utilisant la ligne de microdiffraction Laue (µLaue) de la ligne de faisceau IF de l'Installation européenne de rayonnement synchrotron (ESRF). La diffraction µLaue est une méthode puissante pour quantifier la déformation à l'échelle locale (~ 300 nm) et, grâce au développement récent d'algorithmes d'indexation basés sur l'apprentissage profond [1], elle est capable de fonctionner en temps réel lors de mesures in situ, même à haute température [2]. L'un des objectifs de ce projet est de pousser cette technique plus loin et d'analyser la distribution de l'intensité à proximité des pics de diffraction des rayons X (DRX) afin de pouvoir quantifier la déformation locale, les gradients de composition et les densités de défauts. Le calcul des données de diffraction des rayons X est un processus en deux étapes. La première étape consiste à générer des microstructures réalistes sous la forme de cellules numériques. La deuxième étape consiste à calculer l'intensité diffusée par les cellules, en tenant compte de la géométrie de l'expérience. Sur la base de nos travaux antérieurs [3], cette méthodologie sera appliquée aux données µLaue, en utilisant des cellules numériques avec des modèles simples de microstructure. Votre travail consistera donc à
- Générer des cristaux numériques avec des défauts (défauts ponctuels, dislocations, frontières jumelles...)
- Calculer l'intensité diffractée dans la géométrie µLaue
En fonction de l'avancement du projet, des réseaux neuronaux convolutionnels seront prototypés et entraînés avec les données générées et testées avec des données réelles enregistrées à l'ESRF.
[1] R. R. P. Purushottam Raj Purohit, S. Tardif, O. Castelnau, J. Eymery, R. Guinebretiere, O. Robach, T. Ors, J.S. Micha LaueNN : Neural network based hkl recognition of Laue spots and its application to polycrystalline materials J. Appl. Cryst. 55 (2022) 737-750.
[2] R.R.P. Purushottam Raj Purohit, D. Fowan, S. Arnaud, N. Blanc, J.S. Micha, R. Guinebretière, O. Castelnau, Laue microdiffraction on polycrystalline samples above 1500 K thanks to the QMAX furnace J. Appl. Cryst. 57 (2024) 470-480.
[3] A. Boulle, A. Chartier, A. Debelle, X. Jin, J.
-P. Crocombette, Computational diffraction reveals long-range strains, distortions and disorder in molecular dynamics simulations of irradiated single crystals, J. Appl. Cryst. 55 (2022) 296-309.
Compétences
Nous recherchons un candidat motivé, titulaire d'un doctorat depuis moins de 2 ans, en physique de la matière condensée, en science des matériaux ou en cristallographie, ou dans d'autres domaines étroitement liés. Le candidat retenu doit être familier avec la DRX et avoir de solides compétences en programmation Python.

Il/elle aura de bonnes capacités de communication et un esprit d'équipe. La capacité à travailler dans un environnement international collaboratif est essentielle.
Contexte de travail


Le post-doctorant sera employé à l'IRCER (Unité Mixte de Recherche CNRS, UMR 7315) à Limoges et travaillera en étroite collaboration avec le laboratoire PIMM à Paris et le personnel scientifique de la ligne de faisceau IF à Grenoble où le travail expérimental sera effectué. Selon les délais administratifs, ce poste à temps plein devrait débuter entre le 1er juillet et le 1er septembre 2025 et est proposé sous la forme d'un contrat à durée déterminée de 18 mois.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.