Doctorant en Modélisation de la formation des granites à métaux rares avec assistance d'intelligence ar

Sujet de thèse :
Au CNRS, à l'ISTO, offre de thèse : Formulations assistées par l’intelligence artificielle d’hypothèses sur les granites enrichis en métaux : implications pour la prospection de métaux critiques.

Missions : Les granites à métaux rare sont des petits corps magmatiques qui contiennent des métaux critiques tels que Li, Nb, Ta, W, Sn, avec des niveaux de concentration bien supérieurs aux granites conventionnels. En Europe, les granites et les roches pegmatitiques associées constituent la principale ressource de ces éléments. Pourtant, aucun model peut expliquer leur formation, pourquoi ils sont aussi rares et pourquoi ils forment des corps magmatiques si petits. Avec ce projet, nous comptons utiliser les données disponibles sur le partage de ces éléments critiques entre minéraux, liquides et fluides, pour simuler les processus de fusion, cristallisation et dégazage qui opèrent dans les magmas granitiques, et entrainer des modèles d’intelligence artificielle sur une large gamme de conditions de pression, température et chimiques. Les simulations numériques obtenues seront comparées avec une large base de données de compositions en roche totale de granites (éléments majeurs, en trace et isotopes), qui a été acquise par le partenaire associé BRGM, pour fournir des hypothèses sur la gamme de conditions thermodynamiques qui peuvent potentiellement produire les granites à métaux rares.
Contexte :
Ce projet de thèse fait partie du Doctoral Network European REALISE (https://realise-dn.eu/). La partie principale du projet sera mené à l’Institut des Sciences de la Terre d’Orléans (ISTO, France) avec des séjours à la Katholieke Universiteit Leuven (KUL-Belgium) et le Bureau des Recherches Géologiques et Minières (BRGM-France).

Résultats attendus : En utilisant un grand nombre de données et de simulations des processus de fusion, cristallisation et dégazage, nous comptons : 1) fournir des nouvelles contraintes sur la genèse de ces anomalies géochimiques et 2) proposer une nouvelle génération de modèles prédictifs basés sur l’intelligence artificielle qui pourront être utilisé pour chercher des nouveaux dépôts. Ces résultats seront appliqué aux granite à métaux rare français comme le granite de Beauvoir (dépôt de kaolinite et de Li exploité par Imerys).

Compétences : des candidats fortement motivés sont recherchés pour travailler à l’interface entre pétrologie ignée, machine learning, et applications sociétales. Toutes les nationalités sont éligibles, mais les candidats recrutés ne doivent pas avoir résidé ou avoir mené leurs activités principales (travail, études) en France pour plus de 12 mois dans les 36 mois immédiatement précédents la date de recrutement.