Thèse Mesure des Excitations Dipolaires de Basse Énergie par Diffusion Inélastique de Neutrons H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Physique École doctorale : Particules, Hadrons, Énergie et Noyau : Instrumentation, Image, Cosmos et Simulation Laboratoire de recherche : Département de physique nucléaire - DRF/IRFU Direction de la thèse : Marine VANDEBROUCK ORCID 0000000209803155 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-01T23:59:59 La résonance dipolaire pygmée est un mode de vibration observé dans les noyaux riches en neutrons et qui a initialement été décrit comme l'oscillation d'une peau de neutrons contre un coeur symétrique en termes de nombre de protons et de neutrons. Mais des études expérimentales ont révélé une structure plus complexe. Il y a quelques années, nous avons proposé de tirer parti du flux de neutrons à haute intensité de SPIRAL2-NFS pour étudier la résonance pygmée avec une approche originale : la diffusion inélastique de neutrons. Suite au succès de la première expérience menée en 2022, nous proposons de poursuivre notre programme dans une nouvelle région de la carte des noyaux. L'objectif de la thèse est d'étudier la résonance dipolaire pygmée dans le 88Sr par diffusion inélastique de neutrons. La thèse consistera en : i) la participation à l'expérience, ii) l'analyse des données, et iii) l'interprétation des résultats en collaboration avec des théoriciens. The well-known giant dipole resonance, which corresponds to the oscillation of the neutron fluid against the proton fluid, is a broad resonance with a mean energy between 12 and 24 MeV. An additional dipole strength has been observed at lower energy in neutron-rich nuclei, near the neutron separation threshold. This small-size structure, in comparison to the giant dipole resonance, is commonly known as the pygmy dipole resonance (PDR) and can be described as the oscillation of a neutron skin against a symmetric proton/neutron core. The PDR has been the subject of numerous studies, both experimental and theoretical [Sav13, Bra19]. Indeed, the study of the PDR has raised a lot of interest since it can constrain the symmetry energy, an important ingredient of the equation of state [Car10] which describes the matter in neutron stars. In addition, the enhancement of the dipole strength close to the neutron separation energy is expected to impact the astrophysical r-process (process that could explain the synthesis of heavy nuclei) by increasing the neutron capture rates [Gor04].

However, despite many experimental results, a consistent description of the PDR could not be extracted [Sav13, Bra19]. In this context, we have proposed few years ago to study the PDR using a new experimental method: the neutron inelastic scattering. This new probe which is elementary from a nucleonic point of view and neutral, thus not influenced by the Coulomb interaction, is an original approach that provide a new perspective on the nature of the PDR. Following the success of the first experiment carried out in 2022 using this method to study PDR in 140Ce ([Mir25] + articles in preparation), we propose now to study the PDR using the same method but in another region of the nuclear chart, in a lighter nucleus, the 88Sr.
The objective of the thesis is to study the pygmy dipole resonance in 88Sr by inelastic neutron scattering. More precisely, it consists of the analysis and interpretation of data collected from the NFS facility at GANIL-SPIRAL2 in the fall of 2026. Acquisition of expertise and autonomy regarding the experimental setup used and data analysis techniques. In the framework of an international collaboration led by Irfu/DPhN and IJCLab, the experiment should be scheduled in fall 2026 at NFS (Neutron For Science) [Led21]. The experimental set-up will consist of the new generation multi-detectors PARIS for the detection of gammas coming from the PDR de-excitation and MONSTER for the detection of scattered neutrons [Van24].

Formation (M2) en physique expérimentale avec une spécialisation en physique nucléaire. Compétences en programmation, analyse de
données, simulation. Travail en équipe.