LERMA UMR8112

Laboratoire d’Études du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères



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Spectroscopie Moléculaire et Instrumentation Laser pour l’Environnement

par Jean-Hugues Fillion, Mathieu Bertin - publié le , mis à jour le

Membres

Christof Janssen (Chercheur CNRS - Responsable d’équipe), Corinne Boursier (MCF), Hadj Elandaloussi (Ingénieur), Pascal Jeseck (Ingénieur), Yao-Veng Té (MCF), Thomas Zanon (MCF), Dmitri Koshelev (Doctorant).

Contexte

Les molécules sont les briques constitutives de notre univers et les observer au sein de leur environnement permet de mieux comprendre de nombreux processus microscopiques, notamment ceux qui sont liés aux conditions d’apparition de la vie. L’interaction du rayonnement avec la matière est un des outils privilégiés pour sonder les molécules dans leurs différents états et environnements. Il faut donc développer des techniques adaptées et réaliser des mesures performantes.

Alignement d’une cellule d’absorption à faisceaux croisés pour des mesures de précision dans l’ozone.
C. Janssen

Domaines de recherche & Collaborations

L’activité de recherche principale de l’équipe SMILE concerne la compréhension des processus dynamiques et moléculaires qui jouent un rôle dans les atmosphères planétaires ou protoplanétaires. En utilisant des expériences de laboratoire ou des mesures atmosphériques, nous nous intéressons plus particulièrement à l’étude des rapports isotopiques et des concentrations de petites molécules (comme O3, CH4, CO, CO2, composés aromatiques, etc), ce qui renseigne sur l’origine et l’évolution de ces molécules.

Sujets de recherche plus détaillés : anomalies isotopiques de l’oxygène dans les réactions O + XO, voies de formation de l’ozone dans les atmosphères planétaires et en laboratoire, spectroscopie IR à haute résolution ou spectroscopie UV de molécules d’intérêt astrophysique ou atmosphérique, comparaison des propriétés moléculaires dans différents domaines spectraux, mesures de précision des paramètres moléculaires, observation de gaz à effet de serre par des méthodes de télédétection au sol (TCCON), et suivi de la pollution atmosphérique par méthode spectroscopique.

Ce travail fait partie de collaborations nationales (GSMA, Reims ; LiPhy, Grenoble ; LPL, Villetanneuse ; LSCE, Gif-sur-Yvette) et internationales (U. Utrecht, Pays-Bas ; U Copenhagen, Danemark ; U Wuppertal, KIT Karlsruhe, U Bremen ; Allemagne).

A l’aide de dispositifs expérimentaux, souvent développés par nous-mêmes, pour des mesures quantitatives in-situ ou à distance, nous étudions les molécules d’intérêt en phase gazeuse à différentes échelles de temps et d’espace pour des problèmes qui vont de l’origine du système solaire jusqu’aux processus qui influent sur le climat de la Terre.
Nos principaux instruments de mesure sont le spectromètre à transformée de Fourier STF-Paris, le spectromètre à diode laser MIS-TDLAS ainsi que le spectromètre asservi sur un peigne de fréquence PRESPASS en cours de développement. Nous utilisons aussi des spectromètres de masse spécifiques comme le MBMS.

L’équipe SMILE forme depuis peu une équipe transverse, appelée TASQ (Télédétection Atmosphérique et Spectroscopie Quantitative) avec l’équipe télédétection du pôle "Instrumentation, Mesure et Environnement". Cette équipe transverse est rattachée à la fédération de recherche IPSL

Séminaires à venir

Vendredi 2 mars 2018, 14h00
Salle de l'atelier, Paris
Machine Learning in Astronomy
Ofer LAHAV
University College London
résumé :
Astrophysics, High Energy Physics and other Physical sciences are undergoing an ‘industrial revolution’ with huge data sets and complex models to describe them. For example, galaxy surveys (e.g. DES, DESI, LSST, Euclid, SKA) will catalog billions of galaxies over the coming decade. Similarly, Particle Physics experiments, e.g. at CERN, generate gigantic data sets. Such data sets call for entirely new approaches for data analysis. Fortunately, powerful ‘Machine Learning’ methods have been invented by statisticians and computer scientists and they are widely applied across science, technology and medicine.
The talk will illustrate examples such as classification of galaxies and supernovae, estimating galaxy redshifts and other properties from their colours, and deriving the mass of the Local Group.
We shall also discuss programmes for training of the next generation of data scientists in connection with industry partners, e.g. UCL’s Centre for Doctoral Training In Data Intensive Science http://www.hep.ucl.ac.uk/cdt-dis/
 
Vendredi 23 mars 2018, 14h00
Salle de l'atelier, Paris
TBA
Charlène Lefèvre
Iram
 
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