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Didier BENISTI

Ingénieur-chercheur

Après voir obtenu un DEA en physique statistique et phénomènes non linéaires obtenu à l’Ecole Normale Supérieure de Lyon ainsi que l’agrégation de physique, j’ai soutenu ma thèse de doctorat initulée “Validité de l’équation de diffusion en dynamique Hamiltonienne” en 1995 à l’Université de Provence. J’ai ensuite effectué un post-doc au Massachusetts Institute of Technology où j’ai introduit un nouveau mécanisme d’accélération ionique à l’aide d’ondes radiofréquences dans un plasma magnétisé. J’ai enchaîné avec un deuxième post-doc au consorzio RFX (Padoue, Italie), où j’ai collaboré à la mise en évidence d’un nouveau mode de fonctionnement, à hélicité unique, d’un Reversed Field Pinch, qui est une machine de fusion magnétique à configuration toroïdale. J’ai ensuite intégré le CEA en 2000, d’abord sur le centre de Saclay où j’ai travaillé à l’élaboration d’un code 3D de propagation laser dans une vapeur épaisse d’uranium dans le cadre du projet SILVA. Depuis 2003, je travaille au CEA DAM Île-de-France sur la modélisation de la propagation de faisceaux laser, tels que ceux du LMJ, dans un plasma de hohlraum. Je m’intéresse plus particulièrement aux effets cinétiques non linéaires intervenant dans les couplages d’onde. Parallèlement à mon activité de recherche, j’ai enseigné à divers niveaux : au lycée français de Lisbonne dans le cadre de la coopération, à l’Université de Provence en tant que moniteur normalien, en classe préparatoire au lycéee Henri IV à Paris et, depuis 2012, en école doctorale à Orsay. Par ailleurs, j’ai été membre du jury du concours d’entrée à l’école polytechnique.


Un aperçu de mes thématiques de recherche

Une part très importante de mon activité de ces dernières années a consisté à modéliser les effets cinétiques non linéaires liés à la croissance de la diffusion Raman stimulée, pour des faisceaux laser se propageant dans des plasmas représentatifs de ceux produits dans le cadre de la fusion par confinement inertiel. Ci-dessous, quelques exemples de résultats marquants obtenus dans le cadre de ces études.

Calcul des modes transverses d’une onde plasma électronique par la méthode Rays In Cell

La méthode Rays In Cell (RIC) [1] permet de calculer la propagation d’une onde plasma le long de rayons dont la trajectoire dépend des variations spatiales de l’amplitude de l’onde. Par exemple, dans le cas d’une onde plasma électronique (EPW) résultant de la diffusion Raman stimulée, l’amplitude de l’onde est plus importante là où l’intensité laser est la plus forte, c’est-à-dire au point focal. Or, la fréquence de l’EPW tend à diminuer avec son amplitude [2], ce qui courbe le front de phase et fait ainsi apparaître des modes transverses à la direction de propagation, x, du faisceau laser.

Comme on peut le voir sur la Fig. 1, la méthode RIC permet de reproduire précisément l’apparition de ces modes transverses, 10 millions de fois plus vite que ne le fait un code PIC. Dans le cas de la diffusion Raman stimulée, les modes transverses de l’EPW s’impriment sur l’onde rétro-diffusée, ce qui augmente considérablement l’angle d’ouverture de cette onde. Il est par exemple proche de 35° dans le cas de la Fig. 1 considérant la propagation d’un faisceau laser gaussien, d’ouverture f/8 et d’intensité I=10^18 W/cm2, se propageant dans un plasma dont la densité vaut 8% de la densité critique et dont la température électronique est de 300 eV.

Figure 1: Calcul numériques des modes électroniques créés par interaction laser-plasma, le faisceau laser se propageant selon la direction x. La figure de gauche représente la transformée de Fourier de la densité électroniques calculée par un code PIC, celle de droite illustre la quantité équivalente obtenue par la méthode RIC. Le temps de calcul de la simulation RIC est proche de 2 minutes, celui de la simulation PIC est proche de 2107 minutes.

Figure 1: Calcul numériques des modes électroniques créés par interaction laser-plasma, le faisceau laser se propageant selon la direction x. La figure de gauche représente la transformée de Fourier de la densité électroniques calculée par un code PIC, celle de droite illustre la quantité équivalente obtenue par la méthode RIC. Le temps de calcul de la simulation RIC est proche de 2 minutes, celui de la simulation PIC est proche de 2107 minutes.

Réferences

  1. D. Bénisti, D. F. G. Minenna, M. Tacu, A. Debayle, and L. Gremillet, Phys. Plasmas 29, 052109 (2022).
  2. M. Tacu and D. Bénisti, Plasmas 29, 052108 (2022).

Calcul de la rétrodiffusion Raman dans le régime cinétique non linéaire.

L’une des grandes difficultés pour modéliser correctement la diffusion Raman stimulée (SRS), lorsqu’elle donne lieu à une importante rétrodiffusion, réside dans la nécessité de tenir compte des effets cinétiques non linéaires. Ceux-ci résultent de la déformation de la fonction de distribution électronique sous l’effet de l’onde plasma (EPW) créée par SRS. En particulier, cela donne lieu à une réduction du taux d’amortissement Landau [1], ce qui peut mener à des réflectivités bien supérieures à ce que prédirait une théorie linéaire [2,3].

Calculer ces effets de manière purement numérique nécessiterait l’emploi d’un code cinétique, tel qu’un code PIC, ce qui est purement impossible pour simuler la propagation laser sur plusieurs millimètres de plasma et pendant plusieurs nanosecondes. Seul un code fluide, tel que le code TROLL du CEA [4], peut simuler une telle propagation. Ainsi, prédire la rétrodiffusion Raman nécessite de faire en sorte qu’un code fluide puisse prendre en compte des effets cinétiques non linéaires.

C’est justement ce que fait le modèle PIEM [5], récemment implémenté dans TROLL. Comme on peut le voir sur la Fig. 2, ce modèle permet d’obtenir un bon accord avec des mesures expérimentales même lorsque la rétrodiffusion Raman est élevée et les effets cinétiques non linéaires importants (un calcul linéaire sous-estimerait la réflectivité d’environ un ordre de grandeur). L’expérience simulée sur la Fig. 2 a été effectuée sur la Ligne d’Intégration Laser et a consisté à faire interagir un quadruplet d’énergie 15,7 kJ et de durée d’impulsion de 6ns dans une cavité traversante cylindrique de 4mm de long et de 1,4mm de diamètre, remplie de néo-pentane.

Figure 2: Comparaison entre les valeurs de puissance rétrodiffusée par Raman telles que mesurées expérimentalement (courbe bleue) et calculées par le modèle PIEM (courbe orange). La courbe en pointillés noire indique la puissance laser incidente, divisée par 5.

Figure 2: Comparaison entre les valeurs de puissance rétrodiffusée par Raman telles que mesurées expérimentalement (courbe bleue) et calculées par le modèle PIEM (courbe orange). La courbe en pointillés noire indique la puissance laser incidente, divisée par 5.

Réferences

  1. Didier Bé́nisti, David J. Strozzi, Laurent Gremillet, and Olivier Morice, Phys. Rev. Lett. 103, 155002 (2009).
  2. D.S. Montgoemery et al. Phys. Plasmas 9, 2311 (2002).
  3. D. Bénisti, Plasma Phys. Control. Fusion 60, 014040 (2018).
  4. E. Lefebvre, S. Bernard, P. Gauthier, A. Grisollet, P. Hoch, L. Jacquet, G. Kluth, S. Laffite, S. Liberatore et al., Nucl. Fusion 59, 032010 (2019).
  5. D. Bénisti , O. Morice , C. Rousseaux , A. Debayle, P. E. Masson-Laborde , and P. Loiseau, Phys. Rev. E 109, L043201 (2024).

Pertinence de la théorie quasilinéaire pour modéliser le transport de particules chargées dans un spectre d’ondes électrostatiques

Une onde plasma de grande amplitude est sujette à des instabilités non linéaires, telle que l’instabilité dite des particules piégées [1] qui mène à la croissance d’un large spectre d’ondes électrostatiques. Dans une telle situation, et de manière pratiquement systématique en physique des plasmas, l’évolution de la fonction de distribution est décrite en faisant appel à la théorie quasilinéaire [2].

Cette théorie prédit, en particulier, que la moyenne spatiale de la fonction de distribution obéit à une équation de Fokker-Planck. Or, le calcul de cette fonction de distribution est d’une grande utilité pour prédire, par exemple, la source d’électrons non Maxwelliens produits par diffusion Raman stimulée.

Il existe néanmoins deux régimes distincts de diffusion. Un premier régime où la trajectoire des électrons est peu perturbée, ce qui correspond au cadre précis dans lequel la théorie quasilinéaire a été établie et est uniformément admise comme étant valide. Or, nous montrons dans un article récent [3] que ce n’est pas toujours le cas, et donnons un critère théorique, vérifié numériquement, sur les propriétés que le spectre d’ondes doit vérifier pour que ce premier régime de diffusion quasilinéaire existe.

Il est généralement suivi d’un deuxième régime de diffusion, dit chaotique parce que les trajectoires électroniques semblent aléatoires, où le coefficient diffusion peut prendre une valeur différente de celle prédite par la théorie quasilinéaire [4]. Néanmoins, il est généralement admis que lorsque l’amplitude des ondes est suffisamment élevée, le coefficient de diffusion doit tendre vers la valeur quasilinéaire. Nous montrons dans l’article [3] que c’est vrai uniquement si le premier régime de diffusion quasilinéaire existe.

Enfin, dans le cas où la diffusion quasilinéaire est effective, nous dérivons une formule analytique explicite permettant de calculer l’évolution temporelle de la fonction de distribution électronique. Comme le montre la Fig. 3, l’application de cette formule permet de reproduire les résultats obtenus numériquement en calculant explicitement le mouvement d’électrons soumis à un spectre discret d’ondes électrostatiques. Dans le cas de la Fig. 3, nous avons choisi des ondes ayant toutes la même amplitude, le même nombre d’onde, et des fréquences multiples d’une fréquence donnée. A t=0, la fonction de distribution est celle que l’on obtiendrait de manière auto-cohérente pour une onde plasma électronique non linéaire résultant de la diffusion Raman stimulée.

Figure 3: Evolution de la fonction de distribution électronique sous l’effet d’un large spectre d’ondes électrostatiques tel qu’estimé analytiquement (courbes en tirets rouges) et numériquement en calculant le mouvement électronique(courbes en trait plein noir).

Figure 3: Evolution de la fonction de distribution électronique sous l’effet d’un large spectre d’ondes électrostatiques tel qu’estimé analytiquement (courbes en tirets rouges) et numériquement en calculant le mouvement électronique(courbes en trait plein noir).

Réferences

  1. W. L. Kruer, J. Dawson, and R. Sudan, Phys. Rev. Lett. 23, 838(1969).
  2. W. E. Drummond and D. Pines, Nucl. Fusion Suppl. 3, 1049 (1962); A. A. Vedenov, E. D. Velhikov, and R. Z. Sagdeev, Nucl. Fusion Suppl. 2, 465 (1962).
  3. D. Bénisti, Phys. Plasmas 33, 33, 022307 (2026).
  4. J.R. Cary, D.F. Escande, and A.D. Verga, Phys. Rev. Lett. 65 , 3132 (1990).