Développement d'une méthode robuste de raffinement de maillage adaptatif pour la Simulation aux Grandes Echelles : application aux déflagrations d'hydrogène

Statut
à pourvoir

Une réduction significative des émissions de gaz à effet de serre est nécessaire pour maintenir le réchauffement de la planète à un niveau acceptable au cours des prochaines décennies. En particulier, la décarbonisation des secteurs de l'énergie et des transports est nécessaire. L'utilisation de l'hydrogène est une alternative plausible aux combustibles fossiles, car sa consommation, par les processus de combustion traditionnels ou dans les piles à combustible, n’émet pas de CO2. Il peut par exemple apporter de la flexibilité aux systèmes basés sur des énergies intermittentes. Cependant, l'hydrogène est un composé volatile et hautement inflammable. Son stockage et son utilisation sont associés à des risques élevés d'explosion. Les expériences concernant les déflagrations d'hydrogène étant difficiles et coûteuses à mettre en place, il est intéressant d'utiliser des outils numériques pour évaluer le danger lié à une installation industrielle fonctionnant avec de l’hydrogène. Ces modèles numériques doivent être capables de prédire la propagation d'une flamme dans un environnement qui est soit intrinsèquement turbulent, soit où la turbulence est générée par les interactions entre la flamme et les obstacles.

La simulation des écoulements turbulents nécessite la résolution d'une large gamme d'échelles physiques, des plus petites échelles (dites de Kolmogorov), aux plus grandes échelles (intégrales). Des techniques de simulation adéquates, en particulier la Simulation aux Grandes Echelles (SGE), permettent la résolution numérique de systèmes industriels en modélisant tout ou partie des échelles turbulentes. Néanmoins, de nombreux problèmes restent à résoudre, notamment dans le cas de systèmes à grande échelle et instationnaires, comme cela est le cas pour les explosions. En effet, la définition de maillages numériques suffisamment fins pour résoudre les structures turbulentes conduit à des temps de calcul actuellement hors de portée. La turbulence est souvent générée par la flamme, qui se propage rapidement dans le domaine. Une solution consiste à utiliser le raffinement de maillage adaptatif (AMR – pour Adaptive Mesh Refinement). Cela donne lieu à une utilisation optimale des ressources disponibles et à la possibilité de simuler de grands domaines. Néanmoins, l'utilisation de l'AMR nécessite la définition d'un critère d'activation efficace. Malgré les tentatives faites par différentes équipes, la définition d'un senseur AMR universel basé sur des quantités physiques liées à la turbulence reste un problème ouvert. 

L'objectif de cette thèse est de proposer un critère d’AMR efficace pour résoudre la turbulence lors de la simulation de systèmes à grande échelle. Le candidat doctorant devra : :
i)    Proposer un ou plusieurs critères AMR, basés sur la littérature existante ou sur de nouvelles idées.
ii)    Tester les stratégies retenues sur des cas académiques de complexité croissante.
iii)    Valider le modèle retenu sur un cas industriel du domaine de la sécurité industrielle de l'hydrogène. Ce cas sera mis à disposition par l’INERIS, qui est un institut français spécialisé dans la sécurité industrielle.
 

Mots clefs : Simulation aux Grandes Echelles, Hydrogène, Déflagrations, Adaptation automatique de maillage, Turbulence

  • Directeur de thèse    Pr Pierre SAGAUT, laboratoire M2P2, université Aix-Marseille
  • Ecole doctorale    École Doctorale « Sciences pour l’ingénieur » ED353 (Aix-Marseille université) - https://ecole-doctorale-353.univ-amu.fr/
  • Encadrant IFPEN    Dr MEHL Cédric, Numerical modeling of energy systems department, cedric.mehl@ifpen.fr
  • Localisation du doctorant    IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
  • Durée et date de début    3 ans, début au cours du quatrième trimestre 2022
  • Employeur    IFPEN
  • Qualifications    Master en CFD, physique ou modélisation numérique
  • Connaissances linguistiques    Bonne maîtrise de l’anglais, motivation pour apprendre le français
  • Autres qualifications    Maitrise d’un ou plusieurs langages de programmation (Python, C++)


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Encadrant IFPEN
Dr MEHL Cédric
Numerical modeling of energy systems department
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