L’objet de cette thèse consiste en des développements de méthodes en spectroscopie et imagerie Raman. Après une revue des outils statistiques permettant de traiter de gros volumes de données (analyse multivariée, classification), l’étude est appliquée à deux familles de matériaux déjà bien connus, utilisés comme modèles pour tester les limites des développements mis en oeuvre. La première famille est une série de matériaux carbonés, traités à différentes températures, avec des inhomogénéités à l’échelle du nm, dont la taille est déduite d’une approche conjointe Raman-diffraction des rayons X. Un autre résultat concerne l’effet du polissage, qui induit des artefacts Raman conduisant à surestimer le désordre structural local, et une méthode basée sur la largeur de la bande G est proposée. L’autre classe de matériaux présente cette fois des inhomogénéités à des échelles supérieures au micromètre, il s’agit de céramiques d’oxyde d’uranium appauvri. L’imagerie Raman, particulièrement bien adaptée en termes d’échelle spatiale, est utilisée pour sonder les surfaces obtenues, Le traitement des données est effectué par un approche mêlant analyse multivariée (analyse en composantes principales), et ajustement classique par Lorentziennes. L’interprétation des données obtenues est soutenue par une analyse par electron backscattering diffraction (EBSD), permettant de séparer l’effet d’orientation des grains de céramiques, d’autres effets sous-jacents. Ceux-ci, principalement localisés aux joints de grains, avec l’existence d’un mode Raman caractéristique, paraissent liés à des variations de stoechiométrie en oxygène ou d’impuretés, ou à des inhomogénéités de contrainte. Les perspectives de ce travail portent notamment sur la mise en oeuvre d’autres méthodes mathématiques, et pour l’aspect matériaux, sur l’analyse fine d’endommagements par irradiation des UO2, (effets d’anisotropie, rôle des joints de grains. / This thesis is aimed at developing methodologies in Raman spectroscopy and imaging. After reviewing the statistical instruments which allow treating giant amount of data (multivariate analysis and classification), the study is applied to two families of well-known materials which are used as models for testing the limits of the implemented developments. The first family is a series of carbon materials pyrolyzed at various temperatures and exhibiting inhomogeneities at a nm scale which is suitable for Raman--X-ray diffraction combination. Another results concern the polishing effect on carbon structure. Since it is found to induce Raman artifacts leading to the overestimation of the local structural disorder, a method based on the use of the G band width is therefore proposed in order to evaluate the crystallite size in both unpolished and polished nanographites. The second class of materials presents inhomogeneities at higher (micrometric) scales by the example of uranium dioxide ceramics. Being well adapted in terms of spatial scale, Raman imaging is thus used for probing their surfaces. Data processing is implemented via an approach combining the multivariate (principal component) analysis and the classical fitting procedure with Lorentzian profiles. The interpretation of results is supported via electron backscattering diffraction (EBSD) analysis which enables us to distinguish the orientation effects of ceramic grains from other underlying contributions. The last ones are mainly localized at the grain boundaries, that is testified by the appearance of a specific Raman mode. Their origin seems to be caused by stoichiometric oxygen variations or impurities, as well as strain inhomogeneities. The perspectives of this work include both the implementation of other mathematical methods and in-depth analysis of UO2 structure damaged by irradiation (anisotropic effects, role of grain boundaries).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014ORLE2036 |
| Date | 20 October 2014 |
| Creators | Maslova, Olga A. |
| Contributors | Orléans, Simon, Patrick |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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