Stage Ingénieur ML Conception Coeur EPR Framatome Lyon

Lyon84Il y a 5 jours
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Localisation
Lyon
Eure (27)
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Type de contrat
Stage
Publication
Il y a 5 jours
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Situé au cœur de Lyon, le groupe FRAMATOME recherche un stagiaire ingénieur en conception cœur réacteur pour rejoindre son équipe d'expertise nucléaire. Vous intégrerez un environnement de travail stimulant où la sûreté et l'innovation technologique sont au centre de toutes nos priorités. Ce stage de conception offre une opportunité unique d'observer de près le fonctionnement des réacteurs EPR et de contribuer à des projets d'envergure internationale dans le domaine de l'instrumentation in-core.

Votre mission principale consistera à introduire des méthodes de machine learning dans le dimensionnement de la perte de représentativité (LOR) des collectrons sur EPR. Vous analyserez les données issues des détecteurs qui mesurent le flux neutronique en temps réel pour garantir le respect strict des critères de sûreté. En travaillant sur la calibration de ces instruments, vous aiderez à fiabiliser les chaînes de surveillance et de protection en réduisant l'incertitude liée à l'évolution de la situation du cœur après calibrage.

Le profil recherché est un étudiant en ingénierie nucléaire ou en informatique avec une appétence marquée pour le calcul scientifique et la statistique. Vous devez maîtriser les bases de la programmation et démontrer une forte capacité d'analyse face à des données complexes. La curiosité intellectuelle et le goût pour la résolution de problèmes techniques seront vos atouts majeurs pour réussir cette expérience de stage en ingénierie nucléaire au sein d'une structure de pointe.

En rejoignant FRAMATOME, vous bénéficiez d'une rémunération attractive ainsi que de conditions de travail idéales pour développer votre carrière. Ce stage de conception cœur réacteur constitue un tremplin exceptionnel vers des responsabilités clés dans l'industrie de l'énergie nucléaire. Nous vous offrons un accompagnement personnalisé par des experts passionnés, des perspectives d'embauche réelles et un cadre professionnel où votre expertise en machine learning appliquée au nucléaire sera valorisée dès le premier jour.

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Contenu original publié par aplitrak.com
Introduction du machine learning dans le dimensionnement de la perte de représentativité des collectrons sur EPR.

Contexte :
L'instrumentation in-core de l'EPR (collectrons) mesure le flux neutronique en temps réel afin d'assurer le respect des critères de sûreté. Ces détecteurs sont régulièrement calibrés afin de représenter fidèlement l'évolution du flux dans le coeur.
À la suite d'un calibrage, la situation du coeur évolue, ce qui entraîne une perte de représentativité, ou " Loss of Representativeness " (LOR), des mesures issues des collectrons. La LOR constitue une composante de l'incertitude intégrée aux chaînes de surveillance et de protection de l'EPR.
Mission :
L'objectif du stage est de contribuer à l'introduction de modèles de machine learning au sein d'une méthode statistique permettant de déterminer l'incertitude liée à la LOR pour l'EPR, dans un contexte français.
Cette méthode statistique permet de modéliser des centaines de configurations de coeur, à la fois en conditions de fonctionnement normal et en conditions accidentelles. Elle repose sur le tirage aléatoire de configurations de coeur, correspondant à un ensemble de paramètres de fonctionnement, qui sont ensuite soumises à un code de calcul neutronique.
L'introduction de modèles de machine learning permettra de générer de nouvelles configurations de coeur pertinentes à partir des résultats des calculs neutroniques.

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