Détection précoce des défaillances dans les semi-conducteurs de puissance SiC/GaN : étude du vieillissement et développement d'indicateurs de défaut

IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action, articulée autour de quatre priorités stratégiques : CLIMAT, ENVIRONNEMENT ET ÉCONOMIE CIRCULAIRE, ÉNERGIES RENOUVELABLES, MOBILITÉ DURABLE et HYDROCARBURES RESPONSABLES.

L’engagement d’IFPEN en faveur d’un mix énergétique durable se traduit par des actions visant :

à gagner en efficacité énergétique ;
à réduire les émissions de CO2 et de polluants ;
à améliorer l’empreinte environnementale de l’industrie et des transports ;

tout en répondant à la demande mondiale en mobilité, en énergie et en produits pour la chimie.

Dans cet objectif, IFPEN développe des solutions permettant, d’une part, d’utiliser des sources d’énergie alternatives et, d’autre part, d’améliorer les technologies existantes liées à l’exploitation des énergies fossiles.

Détection précoce des défaillances dans les semi-conducteurs de puissance SiC/GaN : étude du vieillissement et développement d’indicateurs de défaut

La transition vers une mobilité électrique durable repose en grande partie sur les progrès de l’électronique de puissance, indispensable à la conversion et à la gestion efficace de l’énergie dans les véhicules électriques, les systèmes aéronautiques et de nombreuses applications industrielles.

Dans ce contexte, les semi-conducteurs à large bande interdite (Wide Bandgap Semiconductors, WBG), notamment le carbure de silicium (SiC) et le nitrure de gallium (GaN), suscitent un intérêt croissant en raison de leurs performances supérieures à celles des composants en silicium conventionnels. Leurs faibles pertes, leurs capacités de commutation à haute fréquence et leur tenue à haute température permettent de concevoir des convertisseurs plus compacts, plus efficaces et plus performants.

Cependant, malgré leur fort potentiel, la compréhension de leur comportement à long terme reste encore limitée. Les mécanismes de vieillissement et les modes de défaillance de ces technologies sont insuffisamment maîtrisés, ce qui constitue l’un des principaux défis pour garantir la fiabilité et la durée de vie des convertisseurs de puissance.

L’objectif de ce stage est d’étudier les mécanismes de vieillissement des composants de puissance SiC et GaN et de développer des indicateurs permettant d’évaluer leur état de santé et de détecter précocement l’apparition de défauts. Ces travaux contribueront à améliorer la fiabilité et la durée de vie des convertisseurs de puissance destinés aux systèmes de mobilité électrique et aux applications énergétiques de nouvelle génération.

Objectif du stage :

L'objectif de ce stage est de contribuer à la compréhension des mécanismes de vieillissement et au développement de méthodes de surveillance de l'état de santé (Health Monitoring) des convertisseurs de puissance intégrant des semi-conducteurs à large bande interdite (SiC et GaN), notamment pour des applications de mobilité électrique.

Les travaux s'articuleront autour des axes suivants :

Développement de modèles de vieillissement permettant de décrire l’évolution des mécanismes de dégradation au cours du temps et d’estimer la durée de vie restante (Remaining Useful Life, RUL). Ces modèles pourront s’appuyer sur des approches déjà développées à IFPEN ainsi que sur des méthodes issues de l’état de l’art, qu’elles soient théoriques, expérimentales ou hybrides.
Développement et évaluation de méthodes d’intelligence artificielle pour améliorer les modèles de vieillissement existants et accroître leurs capacités de prédiction de l’évolution des dégradations et de l’apparition des défaillances.
Identification et évaluation d’indicateurs de santé pertinents permettant de caractériser l’état de dégradation des composants, de détecter précocement les défauts et, à terme, d’améliorer la capacité de pronostic des convertisseurs.

Profil recherché :

Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master 2, avec :

De solides connaissances en génie électrique et en électronique de puissance ;
Des connaissances en composants semi-conducteurs, notamment SiC et/ou GaN ;
Une maîtrise des outils de simulation tels que MATLAB/Simulink, LTspice ou équivalents ;
Des connaissances en traitement du signal, modélisation, statistiques ou intelligence artificielle seraient appréciées.

Mots-clefs : Électronique de puissance, SiC, GaN, semi-conducteurs WBG, vieillissement, dégradation, détection de défauts, indicateurs de défaut, suivi état de santé, Health Monitoring, pronostic, Remaining Useful Life (RUL).

Durée et période du stage : Durée de 6 mois, entre mars et août 2027.
Lieu du stage : Rueil-Malmaison
Personnes à contacter pour postuler : HAJE OBEID Najla et AGHAEI HASHJIN Saeid