Ce travail concerne le vieillissement des bétons des enceintes de confinement des centrales nucléaires (prolongation de la durée d’exploitation des réacteurs nucléaires) au travers du consortium CONCRETE et dans le cadre du projet international ODOBA. Le projet ODOBA se focalise sur les réactions de gonflement interne (RGI) à l’échelle de blocs massifs. Elles sont de deux types : la Réaction Sulfatique Interne (RSI) et la Réaction Alcali-Granulats (RAG). Ces réactions peuvent dégrader les propriétés mécaniques du béton et à le fissurer, ce qui peut diminuer l’efficacité de la 3ème barrière de confinement des matières radioactives. Le projet ODOBA a l’ambition d’étudier l’évolution de ces réactions à l’échelle de la structure afin de mieux comprendre les phénomènes mis en jeu et à terme de constituer une base expérimentale à l’échelle de la structure. Cette base servira pour développer et valider des outils de simulation pour la prédiction du comportement à grande échelle de structures en béton atteintes de pathologies.

Pour ce faire, le projet ODOBA réalise des essais sur des structures de grandes dimensions (bloc 1x2x4 m) en vieillissement normal et accéléré, et y mesure les températures et déformations au sein du béton. Des contrôles périodiques permettent de suivre des indicateurs de durabilité en lien avec le développement des pathologies, et plus particulièrement, pour évaluer les évolutions des propriétés mécaniques, physiques et chimiques du béton.

L’objectif global de ce post-doctorat est de contribuer à l’interprétation de données expérimentales RSI à différentes échelles obtenues dans ODOBA. L’ambition est de mettre en perspective ces données avec celles issues de la littérature et de dialoguer activement avec les personnes en charge de la modélisation pour orienter les choix des modèles. Le travail de post-doctorat se décline en différents axes de travail, présentés dans un ordre pas forcément chronologique :
• Mettre à jour une étude bibliographique sur la pathologie RSI en mettant l’accent sur l’identification du facteur d’échelle entre les éprouvettes et les blocs d’échelle métrique atteints de la RSI ;
• S’approprier les données expérimentales issues de la base de données ODOBA concernant les blocs en cours de vieillissement. Et enrichir cette base avec les informations manquantes (examens destructifs, mesures surfaciques et mesures d’hygrométrie du béton).
• A partir de cette base, extraire les informations pertinentes, par exemple en s’appuyant sur les actions déjà initiées sur le post-traitement de données (stage 2022 de data science et proof of concept sur DSS-Dataiku (fin 2022 /début 2023).
• Dans le cadre de l’étude du facteur d’échelle, faire une analyse comparative du développement de la pathologie (indicateurs de durabilités) entre les essais réalisés à l’échelle de l’éprouvette et de la structure. Pour ce faire, réaliser/participer à la réalisation des éprouvettes RSI et des analyses (expansion, module d’Young dynamique) à mettre en lien avec les mesures sur les blocs de grande dimension. Pour information, ces éprouvettes seront étuvées suivant différents profils reproduisant ceux obtenus à grande échelle.
• Par comparaison des deux sources expérimentales, déterminer les liens existants entre indicateurs de durabilité (mesurable expérimentalement, relié à la pathologie) et les niveaux de modélisation retenus (micro, méso, macro) permettant de prendre en compte l’effet d’échelle.
• Rédiger un rapport d’interprétation des données d’ODOBA.
• Valoriser ces travaux (participation congrès et rédaction d’une publication).

Le candidat devra évoluer au sein d’un collectif et aura un positionnement transverse entre les activités expérimentales et de modélisation. Il devra être à l’interface avec les personnes déployant une approche mécaniste de type chimio-mécanique et comprendre leurs besoins. Il participera également aux réunions avec les partenaires internationaux (bon niveau d’anglais souhaité) et sera force de propositions scientifiques.

Le candidat doit avoir une formation en génie civil et/ou matériaux et/ou mécanique (doctorat) avec un goût prononcé pour la recherche et l’expérimentation. Des connaissances sur la pathologie des bétons, sur des outils de programmation (python) et sur la réalisation d’essais mécaniques en laboratoire, sur les caractérisations (MEB, DRX par exemple) ainsi que des compétences succinctes en modélisation mécanique ou data science seront appréciées. Un sens collectif développé et une autonomie sont deux qualités requises pour mener à bien ces travaux de R&D.

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