Modélisation et optimisation ALARA d’opérations de maintenance de centrales de fusion par des techniques d’Intelligence Artificielle et de Réalité Virtuelle // Modeling and ALARA optimization of maintenance operations in fusion nuclear power plants with

Dans l’objectif du développement de futurs réacteurs de fusion, une difficulté identifiée concerne les opérations de maintenance de ces installations nucléaires, dont une partie devra être réalisée par des opérateurs humains. Les interventions en environnement radioactif se font suivant des règles de sécurité intégrant notamment le niveau de dose reçue, grandeur qui caractérise le risque auquel s’expose l’opérateur (dose dépendant du débit de dose ambiant et du temps de l’intervention).
Dans un contexte d'optimisation de cette dose conforme avec le principe ALARA et les contraintes de sûreté afférentes à ces installations, la simulation préalable des opérations en Réalité Virtuelle est un atout en termes d’optimisation de conception et d’entraînement des travailleurs. Le calcul de la dose pendant ces simulations serait un apport important permettant de discriminer différentes options. Les méthodes de simulation actuellement utilisées pour le calcul de débit de dose sont pour certaines imprécises et pour d’autres très coûteuses en temps de simulation.
L’objectif de ce travail est de proposer une nouvelle méthode d’estimation dynamique en temps réduit (voire temps réel ou proche) du débit de dose en fonction des déplacements à la fois des sources d’activation d’une installation de fusion, de l’opérateur de maintenance d’un écran protégeant ce dernier, représentatifs des conditions réelles d’intervention. Cette méthode s’appuiera sur des techniques d’Intelligence Artificielle couplées à des méthodes de Neutronique et devra être intégrable dans un outil de Réalité Virtuelle basé sur des plateformes existantes telles que Unity3D.

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In view to the development of future fusion reactors, the maintenance operations in these nuclear facilities will be a diffculty, as part of them will have to be carried out hands-on. Safety rules govern interventions in a radioactive environment. They take into account the level of effective dose received by the operator, a factor that characterizes the risk to which the operator is exposed (dose depending on ambient dose rate and time).
In the aim of optimizing this dose in line with the ALARA principle and the safety constraints associated with these installations, the prior simulation of operations in Virtual Reality is an asset in terms of design optimization and worker training. Calculating dose during these simulations would be an important contribution to discriminating between different options. The simulation methods currently used to calculate dose rates are in some cases imprecise and in others very costly in terms of simulation time.
The aim of this work is to propose a new method for dynamic dose rate estimation in reduced time (or even real time) as a function of the movements of both the activation sources of a fusion installation, the maintenance operator and the shield protecting the latter. These dynamic configurations are representative of real intervention conditions. This method will implement Artificial Intelligence techniques coupled with Neutronics methods, and should be able to be integrated into a Virtual Reality tool based on existing development environments such as Unity3D.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur la fusion par confinement magnétique
Service : Service Intégration Plasma Paroi
Laboratoire : Groupe Conception et Exploitation Composants Face au Plasma
Date de début souhaitée : 01-11-2025
Ecole doctorale : Physique et Sciences de la Matière (ED352)
Directeur de thèse : LE LOIREC Cindy
Organisme : CEA
Laboratoire : DES/DER/SPRC/LPN
URL : https://irfm.cea.fr/
URL : www.cea.fr

Financement public/privé

Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur la fusion par confinement magnétique
Service : Service Intégration Plasma Paroi

Neutronique - Intelligence artificielle - Statistique - Analyse de données