(H/F) Doctorat en modélisation et réseaux de neurones appliqués aux géosciences

Sujet de thèse :
Contexte général :
Les argilites du Callovo-Oxfordien (COx) , roches hôtes envisagées pour le stockage géologique de déchets radioactifs, sont notoirement multiéchelle, et le lieu de processus complexes.
A l’échelle des pores, des modèles directs via diverses méthodes numériques se sont attachés à décrire différents mécanismes complexes ayant lieu dans le COx. On peut citer des mécanismes d’invasion de gaz couplant drainage et séchage (Amrofel et al. 2024), l’invasion de gaz avec dilatation, couplant hydro et mécanique (Dymitrowska et al. 2026), les mécanismes d’auto-cicatrisation, impliquant des couplages hydromécaniques et/ou hydrochimiques. Cependant, ces modèles ne sont pas applicables sur l’ensemble de la gamme d’échelles, en raison de leur coût numérique élevé. Certains mécanismes physiques (e.g., effet Kelvin, effet Klinkenberg), propres au caractère nanoporeux de cette roche argileuse, n’ont d’ailleurs pas d’intérêt à être pris en compte à l’échelle de la macroporosité. D’autre part, les données d’imagerie ne permettent pas de proposer une géométrie porale parfaitement connectée pour des volumes représentatifs (« grande échelle »). La prise en compte des transferts de fluides, entre autres via les mécanismes, nécessite donc l’intégration des résultats à l’échelle inférieure.
Pour cela, le changement d’échelle numérique, souvent utilisé pour le passage de modèles directs à l’échelle des pores à des modèles à « grande échelle », consiste à calculer numériquement des propriétés effectives, ou lois de comportement, à l’aide des méthodes directes, puis de les utiliser dans les modèles aux échelles supérieures. Or cela implique, une continuité d’échelle, mais aussi une détermination a priori des propriétés effectives / lois de comportement et de leur paramétrisation ce qui peut être particulièrement délicat lorsque des couplages forts sont en jeu. Pour complémenter les méthodes de changement d’échelle numérique, l’utilisation des réseaux de neurones artificiels présente un intérêt particulier, en raison de leur applicabilité à une large gamme de géométries et de régimes hydrodynamiques, ainsi que de leur efficacité de calcul.

Objectifs :
Le projet de thèse proposé vise le développement de modèles multi-échelles pour des milieux poreux fortement hétérogènes présentant des réseaux de pores partiellement connectés, comme les argilites du COx. Il s’inscrit dans le cadre du projet NEEDS PACEM et en particulier des Lots 4 et 5 visant aux développement de modèles multi-échelles capables de mieux identifier et quantifier les phénomènes couplées en jeu dans les roches argileuses, ainsi que de tendre vers des modélisations robustes. L’objectif de ce projet est de développer une méthodologie hybride combinant la robustesse des modèles à l’échelle des pores, notamment pour la description réaliste des processus physiques, et la flexibilité géométrique (caractéristiques microstructurales i
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