Méthode Monte Carlo pour l'étude du vieillissement des matériaux irradiés

Solène Le Bourdiec

Description

Methode´ Monte Carlo pour l’etude´ duvieillissement des mater´ iaux irradies´`Solene Le BourdiecCEA/SRMP & EDF R&D/SINETICS23 mars 2009`Solene Le Bourdiec 1/27Plan1 Introduction2 ´ ´SSA pour les materiaux irradies3 Resultats´ numer´ iques4 Bilan des travaux realis´ es´5 Stage6 Perspectives`Solene Le Bourdiec 2/27IntroductionSSA pour les materiaux´ irradies´Resultats´ numeriques´Bilan des travaux realis´ es´StagePerspectivesPlan1 Introduction2 SSA pour les mater´ iaux irradies´3 Resultats´ numer´ iques4 Bilan des travaux realis´ es´5 Stage6 Perspectives`Solene Le Bourdiec 3/27IntroductionSSA pour les materiaux´ irradies´Resultats´ numeriques´Bilan des travaux realis´ es´StagePerspectivesCadre de l’etude´Post doctorat avec A. Barbu et M. BarraultProjet ANR PARMATPARallelisation´ des codes pour la simulation des MATer´ iauxhttp ://item.edf.fr/parmatG. Bencteux (EDF)Projet europeen´ PERFECTPrediction of Irradiation Damage Effects on Reactor ComponentS. Leclercq (EDF)`Solene Le Bourdiec 4/27IntroductionSSA pour les materiaux´ irradies´Resultats´ numeriques´Bilan des travaux realis´ es´StagePerspectivesHistoriqueCollaboration avec V. Bulatov (Livermore)´ ´ ´Idee : Resolution de la cinetique chimique par une approchestochastiqueSSA : Stochastic Simulation Algorithm - [Gillespie 77]type Monte Carlotres` utilise´ dans certains domaines (biologie moleculaire)´jamais utilise´ en simulation des mater´ iaux irradies´`Solene Le ...

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Extrait

M ´ ethodeMonteCarlopourl’ ´ etudedu vieillissementdesmate ´ riauxirradi ´ es

Sol ` eneLeBourdiec

CEA/SRMP & EDF R&D/SINETICS

oSl`neeLe

23 mars 2009

Bourdiec1/27

Plan

1

2

3

4

5

6

Introduction

SSApourlesmat ´ eriauxirradi ´ es

Re´ sultats nume´  riques

Bilandestravauxr ´ ealis ´ es

Stage

Perspectives

Sol`eneLeBourdiec2/27

/2c3

Plan

SSApourlesmat ´ eriauxirradi ´ es

7

Introduction

R ´ esultatsnume ´ riques

2

1

4

Stage

3

Bilandestravauxre ´ alise ´ s

6

Perspectives

5

oS`lneLeBeuodrei nIcuitrtdo diras R ´eiaeriruxselr´tamSS no uopA ndestrav ques Bila nsmue´ire´ustlta esivctpersPe geatS se´silae´rxua

BeuodreioS`lneLe

Projet europe´  enPERFECT Prediction of Irradiation Damage Effects on Reactor Component S. Leclercq (EDF)

Projet ANRPARMAT PARalle´ lisation des codes pour la simulation des MATe´  riaux http ://item.edf.fr/parmat G. Bencteux (EDF)

/2c4

Cadredel’ ´ etude

Post-doctorat avec A. Barbu et M. Barrault

7 nI ouApSS ontiucodtr seuq aliB munsire´ xraual´eesndavtr reaixurilrseam´t ´esultat radi´es R sevitc ta s S ´eis persPe ge

orudItn smleurpoSA n S ioct ´idarrixuaire´ta s se ´Rseluatstun´meriques Bilandestavar´rxuilaese´s agSt er e Pecspveti olSBoLene`e

Id ´ eenurappaeimihpeuqti ´ eecquelndinacR ´ :rioocuhteoles stochastique

Collaboration avecV. Bulatov(Livermore)

ce/5ruid

tre ` sutilisedanscertainsdomaines(biologiemol ´ eculaire) ´

jamais utilis  ´e en simulation des mate´  riaux irradies ´

SSA: Stochastic Simulation Algorithm - [Gillespie 77]

type Monte Carlo

72

Historique

iqers B uetstam´nu avar´rxunalitsed at´eriaupourlesmse ´Rselu ixrrda´iASS noitcudortnI hcotsnoiaeuqitsaSAcSve ´sseaeil P e re tSga tivespec ulat s Sim ce/6ruid

MonteCarlocin ´ etique

Consid ` ereleuafeadstnusnulovreme ´ eprntseifatnombreded ´ et non les concentrations.

72

Base´ sur la probabilite´ a j (X t )dt qu’une des re´  chimiques actions ait lieu dans l’intervalle de tps suivant[tt+dt] aveca j ∝ vitesse de re´  action

olSBoLene`e

Plan

277/ecdiurBoLeene`loS tnorudtcoi S n ASop I darrse´i se´Ratlu leuratsmri´exiau tsarnaed´raeavxu m´ertsnus Bil ique sevitce St ess´li sper e P ag

1

Introduction

SSApourlesmat ´ eriauxirradi ´ es

2

Bilandestravauxr ´ ealise ´ s

4

Re ´ sultatsnum ´ eriques

3

Perspectives

6

Stage

5

dreiBeuo7

,→ cours du temps : au fauts  borne´Le nombre de de´ ≤10 4 dans V= (100nm) 3 .

8c2/eneLSol` ednaarts euqi liB s s´li St esuxvaear´ ceitev R s ga P e reps urlenombemarquesstuafe ´ deder Ictduront opASS noi tamselruauxi´erii´esrrad luat´Rse´mrestun

Unebonneimpl ´ ementationdelam ´ ethodepermetdetraiterau plus 10 4  diffe´  rents de´ fauts ,→cheepproceetfficaˆotuepcuueesAen particulier pour traiter desamas mixtes(2Dd ´ eterminist)e. Permet de traiter un.derbmondnarg ´ eutolessdmeto’a

Meilleur traitement de la physique des applications cibles (effets stochastiques).

Evitelesproble ` mesdetailledeboˆıteetdeCL.

Aucunprobl ` emed’encombrementme ´ moire

9/27diecBoure`loeLenS getaanAv esivctpesreP egatS se´silaxr´eavauestrland se iB iruqmue´tans saituqedssuothc arrie´id e´R s tlus rloumaesert´uxia nIrtdocuitno SSpA

eriqnum´ ilan ues B se ´R da´i atstselu agSt ess´ ecsper e P avartsedilae´rxu Int smle´eataurirrxi udoroitc ASS n ruop eGod(GMC veti ec s LtnoMraCeellieipslo)

Boucle en temps :

Re ´ actionspossibles: ´ emissions,captures,irradiation,puits

Calcul des taux de reaction et des propensitiesa j ´ dfedseuast ´ Tirageal ´ eatoired’unedesr ´ eactionsprobables(a j 6=0) Calcul du pas de tempsτ∝1/ P j a j

c10/27

.fi ´ limpsireadncsu:eeloppemeD ´ evednedCnatn’dnuoc amaspursetmobiles==monom ` eres

eBourdieLene`loS

loe`SoBrueneL11/2diec

I 1 =I 1 +094 I 4 =I 4 +005 I 5 =I 5 +001 ,→Calcul d’un parametrec(le + petit possible) : `

∀jI j =I j +p j c j ∈N

ex :

Les vecteurs d’e´  tat contiennent desentiers →adesg ´ enelescascrce ´ taoie ` ertnalolemuqsrorpe ` lbsama’dn de taille>1

7

Le parame`  trec

Remarque : Les propensities a j rapscassco ´ ieessontalorsdivis ´ ee ce qui a l’avantage d’augmenter dt .

Bi es ndlatresauav tlusnstae´muuqir iauxirradi´es R´e SSpAuolrseam´tre trInontiucod geta s S ´eisal´exr sevitcepsreP