Soutenance de thèse de Manuela SISTI

La reconnexion magnétique est un processus fondamental en Physique des plasmas, étant le seul capable de réorganiser les connexions à grande échelle des lignes de champ magnétique, permettant ainsi d’importantes modifications topologiques du champ, bien qu’il se produise dans de très petites régions par rapport à la taille du système. Ces changements dans la topologie globale permettent au système d’atteindre des états d’énergie inférieurs, autrement interdits, et de convertir une grande quantité d’énergie magnétique en énergie cinétique, énergie thermique et d'accélérer les particules. La reconnexion magnétique se produit dans une grande variété d’environnements spatiaux tels que la couronne solaire, la magnétosphère terrestre, le vent solaire turbulent. En raison de son importance et de son caractère unique, au cours des dernières décennies, la reconnexion magnétique a été largement étudiée à l’aide de modèles théoriques, de simulations numériques et de données satellitaires. Pourtant, certaines questions importantes restent à élucider. En particulier, pour ce qui concerne les simulations, détecter la reconnexion magnétique est une tâche difficile et trouver des signatures de reconnexion demande une investigation visuelle, non automatique. Cela est particulièrement vrai lorsque les simulations ne sont pas initialisées avec des configurations “ad-hoc”, adaptées à la reconnexion, mais lorsque les feuilles de courant qui vont éventuellement reconnecter sont générées aléatoirement par la dynamique turbulente, même dans une géométrie 2D simplifiée. La situation du cas 3D est d’autant plus complexe parce que la dynamique de la reconnexion 3D fait encore débat, même d’un point de vue théorique. L’objectif de cette thèse de doctorat est d’étudier la reconnexion magnétique dans le contexte du plasma spatial sans collision, en particulier dans les feuilles de courant autogénérées par le mouvement du plasma, soit par des tourbillons magnétohydrodynamiques à grande échelle (émergeant après le développement de l'instabilité de Kelvin-Helmoltz le long des flancs magnétosphériques de la Terre), soit par les tourbillons à petite échelle de la turbulence cinétique (comme ceux qui se développent dans le vent solaire). Le travail principal de cette thèse aborde la possibilité d’utiliser des techniques automatiques pour individuer les événements de reconnexion magnétique dans des simulations cinétiques hybrides 2D de la turbulence du plasma. Ces techniques sont basées sur des méthodes d’apprentissage automatique supervisées (CNN) et non supervisées (KMeans et DBscan). Pour ce qui concerne le cas 3D, l’état de l’art de notre travail est présenté. En particulier, nous analysons statistiquement les événements de reconnexion magnétique dans une simulation 3D à deux fluides de la reconnexion magnétique induite par l'instabilité de Kelvin-Helmholtz le long des flancs magnétosphériques de la Terre. Enfin, concernant les simulations cinétiques hybrides 3D de la turbulence, nous présentons une analyse statistique des structures de courant où une reconnexion potentielle peut se produire, premier pas pour le développement d’une technique d’apprentissage automatique pour individualiser la reconnexion dans des simulations 3D.

Magnetic reconnection is a fundamental process in plasma physics being the only one able to rearrange the large-scale connections of magnetic field lines, allowing for important topological modifications of the field, despite it occurs in very small regions with respect to the system size. This change in the global topology allows the system to reach lower energy states otherwise forbidden and converts large amount of magnetic energy into kinetic energy, thermal energy and particle acceleration. Magnetic reconnection occurs in a large variety of space environments such as the solar corona, the Earth's magnetosphere, the turbulent solar wind. Due to its importance and uniqueness, during the last decades magnetic reconnection has been extensively studied using theoretical models, numerical simulations and satellites' data. Still, some important questions remain to be elucidated. In particular, for what concerns simulations, detecting magnetic reconnection is a difficult task and finding reconnection signatures ask for a visual, not automatic, investigation. This is particularly true when simulations are not initialized with ``ad-hoc'' configurations, suitable for reconnection, but when current sheets were reconnection possibly develops are randomly generated by the turbulent dynamics, even in a simplified 2D geometry. The 3D case situation is even more complex since 3D reconnection dynamics is still a matter of debate even from a theoretical point of view. The goal of this PhD thesis is to study magnetic reconnection in the context of space collisionless plasma, in particular in current sheets that are self-consistently generated by the plasma motion either by large-scale magnetohydrodynamic vortices (emerging after the development of the Kelvin-Helmoltz instabilty at the Earth's magnetospheric flanks) or by small-scale vortices in kinetic turbulence (as those developing in solar wind). The main work of this Thesis addresses the possibility to use automatic techniques to individuate magnetic reconnection events in 2D Hybrid Kinetic simulations of plasma turbulence. These techniques are based on supervised (CNN) and unsupervised (KMeans and DBscan) machine learning methods. For what concerns the 3D case, the state-of-the-art of our work is presented. In particular, we statistically analyze magnetic reconnection events in a two-fluid 3D simulation of Kelvin-Helmholtz mediated magnetic reconnection at the Earth’s magnetospheric flanks. Finally, concerning 3D Hybrid Kinetic simulations of turbulence, we present a statistical analysis of current structures where potentially reconnection can occur, while the development of a machine learning technique to automatically individuate reconnection in 3D simulations is still ongoing.