Intitulé complet Approche multivariée pour la prédiction de la corrosion sur le long terme
Sujet (partiel) La prédiction de la corrosion sur le très long terme des matériaux ferreux est un enjeu crucial tant dans le domaine du nucléaire afin de dimensionner les conteneurs de stockage des déchets que dans le domaine du patrimoine pour mettre en place des stratégies de conservation des objets en métal.
Le système formé sur plusieurs centaines d’années et constitué du substrat métallique et des produits de corrosion pouvant atteindre des épaisseurs millimétriques est hétérogène à l’échelle du micromètre. Afin d’établir des outils de modélisation macroscopique de la corrosion fiables sur de telles durées, il est indispensable de comprendre les mécanismes de corrosion mis en jeu et les synergies aux différentes échelles (du mm au µm). Ceci constitue un véritable défi analytique tant du point de vue de la collecte des données (examen de surfaces représentatives à une échelle suffisamment petite) que de leur traitement (extraction des paramètres pertinents et mise en évidence des synergies). Pour répondre à ce défi, cette thèse propose de mettre en place une méthodologie analytique innovante combinant la caractérisation multi-échelle des matériaux à l’aide de techniques complémentaires (microscopies optique et électronique à balayage, EDS et WDS, microspectroscopie Raman et microdiffraction des rayons X) et le traitement de ces données par des outils statistiques (multivariés et multiblocs). Ceci permettra d’établir des critères de pertinence et de dimensionner le rôle et la synergie des paramètres en vue de la modélisation.