Caractérisation de la corrosion atmosphérique à long terme des matériaux ferreux par spectroscopie Raman couplée à la chimiométrie et à l’intelligence artificielle

Sujet détaillé

La corrosion atmosphérique des matériaux ferreux est un phénomène complexe résultant de l’interaction entre le métal et son environnement. Elle conduit à la formation de couches de produits de corrosion dont la composition et la structure dépendent notamment des conditions d’exposition, de l’humidité, de la présence de polluants et de la durée d’altération. Ces couches sont généralement hétérogènes et peuvent contenir plusieurs oxydes et oxyhydroxydes de fer, distribués de manière variable au sein de l’échantillon. Leur caractérisation constitue ainsi un enjeu important, notamment pour l’étude et la conservation des matériaux métalliques du patrimoine.

La spectroscopie Raman constitue une méthode particulièrement adaptée à l’étude de ces couches de produits de corrosion, notamment grâce à la possibilité de réaliser des cartographies permettant de caractériser leur hétérogénéité à l’échelle micrométrique. Cependant, l’acquisition de cartographies présentant une résolution spatiale élevée sur des zones suffisamment larges pour être représentatives peut conduire à des temps d’analyse importants. La réduction du temps d’acquisition permettrait d’étudier des zones plus étendues, mais s’accompagne d’une diminution du rapport signal sur bruit des spectres, pouvant compromettre leur interprétation.
Cette diminution de la qualité spectrale peut rendre l’identification et la discrimination des différentes phases plus difficiles. Le recours à des méthodes de traitement de données avancées apparaît alors nécessaire pour exploiter au mieux ces données et en extraire les informations pertinentes. Dans ce contexte, les approches chimiométriques et les méthodes fondées sur l’intelligence artificielle offrent des possibilités pour traiter des données spectroscopiques complexes et améliorer leur exploitation.

Le stage aura pour objectif d’évaluer la capacité de ces différentes approches à extraire l’information chimique et spatiale contenue dans des cartographies Raman acquises avec différents niveaux de rapport signal sur bruit. Une attention particulière sera également portée au prétraitement des données, notamment aux méthodes de réduction du bruit et de correction du fond de fluorescence, afin d’étudier leur influence sur l’exploitation des cartographies et sur les résultats obtenus par les différentes approches de traitement des données. Les résultats obtenus seront comparés à ceux issus de cartographies de meilleure qualité afin de déterminer dans quelle mesure les informations relatives aux différentes phases de corrosion peuvent être retrouvées à partir de données acquises dans des temps plus courts. L’obtention de ces informations est primordiale pour la mise en œuvre de la modélisation prédictive de la corrosion atmosphérique.

Lieu du stage

CEA Saclay, (91) Essonne, France

Conditions de stage

• Durée du stage : 6 mois
• Niveau d’étude requis : Bac+5
• Formation : Master 2
• Poursuite possible en thèse : Non
• Date limite de candidature : 1 février 2027

Langages informatiques et logiciels :

• Programmation
• Python

Responsable du stage

Faten AMMARI
Tél. : 0169084974
Email :