Photophysique des HAP : modélisation, spectroscopie et réactivité // PAH Photophysics: Modeling, Spectroscopy, and Reactivity

Lors d'une réaction de combustion, des suies sont formées, impliquant de nombreux intermédiaires
réactionnels. Parmi eux, des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) ont été identifiés. Ces
molécules fortement délocalisées sont étudiées depuis quelques années au sein de l'équipe ; la
formation de radicaux de HAP dans les flammes comme précurseurs de suies a, par exemple, été
mise en évidence par association de techniques de modélisation et de spectroscopie. Ce projet de
thèse vise à développer cet axe de recherche dans plusieurs directions.
Un premier axe sera orienté vers la une compréhension des mécanismes d'association entre
molécules de HAP lors des premières étapes de la formation des suies. Cette étude sera menée sur la base de petites molécules, aussi bien en couche fermée que sous forme radicalaire.
Un deuxième axe portera sur les propriétés spectroscopiques et photophysiques. L'existence d'un
phénomène de fluorescence double (constituant une violation de la règle de Kasha) dans certains
HAP nécessitera une étude poussée des états excités. L'étude de la topologie de ces états excités et
l'identification de facteur d'ordre dans ces structures permettra d'apporter des éléments de
compréhension sur les phénomènes de désexcitation.
Enfin, une extension à des molécules dérivées (par ajout de substituants ou remplacement d'atomes
dans les structures) sera menée pour généraliser les résultats obtenus.
Ces travaux seront effectués par des méthodes de modélisation quantique, mais des collaborations
avec des expérimentateurs sont envisagées afin de confronter ces résultats à des données
expérimentales.
Une fois que le (la) candidat(e) maîtrisera les outils de modélisation, cette compétence pourra
également être appliquée à d'autres thématiques, principalement dans le contexte environnemental,
dans le cadre de collaborations au sein de l'équipe PCE.
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During a combustion reaction, soot is formed, involving numerous reaction intermediates. Among
them, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) have been identified. These highly delocalized
molecules have been studied for several years within the team. For instance, the presence of PAH
radicals during the formation of soot has been demonstrated by combining modeling and
spectroscopy techniques. This thesis project aims to develop this research area in several directions.
A first research axis will aim to understand the association between PAH molecules in the early
stages of soot formation using small molecules as models, both in closed-shell and radical forms.
Then, the project will focus on spectroscopic and photophysical properties. The existence of a
double fluorescence phenomenon (constituting a violation of Kasha's rule) in some PAHs will
require an in-depth study of excited states. Studying the topology of these excited states and
identifying order factors in these structures will provide insights into de-excitation phenomena.
Finally, an extension to derived molecules (obtained by the addition substituents or the replacement
of well-chosen atoms in the structures) will be conducted to generalize the results obtained.
This work will be carried out using quantum modeling methods, but collaborations with
experimentalists are envisaged to compare these results with experimental data.
Once the candidate has mastered modeling tools, he/she will possibly apply them to other topics,
primarily in the environmental context, through collaborations within the PCE team.
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://lasir.cnrs.fr/emplois-stages/

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université de Lille

104 Sciences de la Matière du Rayonnement et de l'Environnement

Titulaire d'un M2 en chimie ou physique. Une expérience préalable en modélisation moléculaire et des connaissances de base en programmation seraient appréciées
Holder of a Master's degree in chemistry or physics. Prior experience in molecular modeling and basic programming knowledge would be appreciated.