Alloc. UT priorité 1 Simulations moléculaires de la formation de pré-clusters en milieu apolaire et de leur rôle dans les mécanismes de nucléation et de croissance de nanoparticules d'or // Molecular simulations of pre-cluster formation i

Les phénomènes de confinement en phase liquide intervenant lors de la synthèse de nanoparticules inorganiques restent encore mal compris, tant du point de vue expérimental que théorique. Pourtant, ils jouent un rôle clé dans la formation de nanostructures ultrafines présentant des propriétés et des morphologies originales. Des études récentes suggèrent notamment que la formation de pre-nucleation clusters (PNC), issus de l'agrégation de précurseurs métalliques coordonnés par des ligands en milieu apolaire, pourrait expliquer certaines divergences observées avec les théories classiques de la nucléation. La taille et le degré d'agrégation de ces pré-clusters semblent en effet influencer directement les caractéristiques finales des nanoparticules obtenues.
Cette thèse vise à apporter un éclairage théorique sur les mécanismes de formation, de structuration et d'évolution des PNC, ainsi que sur leur rôle dans la nucléation et la croissance de nanoparticules métalliques, en particulier des nanoparticules d'or. L'étude reposera sur une approche de modélisation multi-échelle combinant théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) et dynamique moléculaire afin de décrire à la fois les interactions électroniques locales et l'évolution temporelle de systèmes de grande taille.
Une attention particulière sera portée au développement de potentiels d'interaction basés sur l'apprentissage automatique, entraînés sur des données issues de calculs ab initio ou semi-empiriques. Ces potentiels permettront de réaliser des simulations de dynamique moléculaire capables de décrire la formation des clusters et l'influence de l'environnement moléculaire. Cette thèse sera menée au LAAS en interaction avec des travaux expérimentaux réalisés au LPCNO sur la synthèse et la caractérisation de nanoparticules.
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Liquid-phase confinement phenomena involved in the synthesis of inorganic nanoparticles remain poorly understood from both experimental and theoretical perspectives. However, they appear to play a key role in the formation of ultrafine nanostructures with unusual morphologies and properties. Recent studies suggest that the formation of pre-nucleation clusters (PNCs), resulting from the aggregation of metal precursors coordinated by ligands in apolar media, may explain some of the discrepancies observed with classical nucleation theories. The size and degree of aggregation of these pre-clusters seem to directly influence the final characteristics of the resulting nanoparticles.
This PhD project aims to provide a theoretical understanding of the mechanisms governing the formation, structuring, and evolution of PNCs, as well as their role in the nucleation and growth of metallic nanoparticles, particularly gold nanoparticles. The study will rely on a multiscale modeling approach combining Density Functional Theory (DFT) and Molecular Dynamics (MD) simulations to describe both local electronic interactions and the time evolution of large systems.
Special attention will be devoted to the development of interaction potentials based on machine learning, trained on data obtained from ab initio or semi-empirical calculations. These potentials will then be used in molecular dynamics simulations to investigate cluster formation mechanisms and the influence of the surrounding environment. This theoretical work will benefit from the complementary expertise of the LAAS and LPCNO laboratories, where participation in experimental studies on the synthesis and characterization of nanoparticles will also be possible.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Concours de l'École Doctorale

Université de Toulouse

482 SDM - SCIENCES DE LA MATIERE - Toulouse

Une solide formation en physique ou chimie théorique est attendue avec un fort intérêt pour les simulations numériques. La maîtrise d'au moins un langage de programmation est également souhaitée.
A strong background in theoretical physics or chemistry is expected, along with a strong interest in numerical simulations. Proficiency in at least one programming language is also desirable.