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Soutenance de la thèse de Meissam Bahlali

Où et quand

19/10/2018 10:30 - Ecole des Ponts, bâtiment Coriolis, amphithéâtre Caquot

Description

La thèse s’intitule « Adaptation de la modélisation hybride eulérienne/lagrangienne stochastique de Code_Saturne à la dispersion atmosphérique de polluants à l’échelle micro-météorologique et comparaison à la méthode eulérienne ».

Le jury est composé de :

Mme Mireille BOSSY

 

INRIA Sophia Antipolis

 

Rapporteur

M. Philippe DROBINSKI

 

Ecole Polytechnique

 

Rapporteur

M. Jacques MOUSSAFIR

 

ARIA Technologies

 

Examinateur

M. Bertrand CARISSIMO

 

CEREA

 

Directeur de thèse

M. Eric DUPONT

 

EDF R&D

 

Co-encadrant

M. Jean-Marc LACOME

 

INERIS

 

Invité

 

Résumé en français
Cette thèse s’inscrit dans un projet de modélisation numérique de la dispersion atmosphérique
de polluants à travers le code de mécanique des fluides numérique Code_Saturne.
L’objectif est de pouvoir simuler la dispersion atmosphérique de polluants en environnement
complexe, c’est-à-dire autour de centrales, sites industriels ou en milieu urbain. Dans
ce contexte, nous nous concentrons sur la modélisation de la dispersion des polluants à
micro-échelle, c’est-à-dire pour des distances de l’ordre de quelques mètres à quelques kilomètres
et correspondant à des échelles de temps de l’ordre de quelques dizaines de secondes
à quelques dizaines de minutes : on parle de modélisation en champ proche.
L’approche suivie dans ces travaux de recherche suit une formulation hybride eulérienne/
lagrangienne, où les champs dynamiques moyens relatifs au fluide porteur (pression,
vitesse, température, turbulence) sont calculés via une approche eulérienne et sont ensuite
fournis au solveur lagrangien. Ce type de formulation est couramment utilisé dans la littérature
atmosphérique pour son efficacité numérique. Le modèle lagrangien stochastique
considéré dans nos travaux est le Simplified Langevin Model (SLM), développé par Pope
(1985, 2000). Ce modèle appartient aux méthodes communément appelées méthodes PDF
(Probability Density Function), et, à notre connaissance, n’a pas été exploité auparavant
dans le contexte de la dispersion atmosphérique.
Premièrement, nous montrons que le SLM respecte le critère dit de mélange homogène
(Thomson, 1987). Ce critère, essentiel pour juger de la bonne qualité d’un modèle lagrangien
stochastique, correspond au fait que si des particules sont initialement uniformément réparties
dans un fluide incompressible, alors elles doivent le rester. Nous vérifions le bon respect
du critère de mélange homogène pour trois cas de turbulence inhomogène représentatifs
d’une large gamme d’applications pratiques : une couche de mélange, un canal plan infini,
ainsi qu’un cas de type atmosphérique mettant en jeu un obstacle au sein d’une couche limite
neutre. Nous montrons que le bon respect du critère de mélange homogène réside simplement
en la bonne introduction du terme de gradient de pression en tant que terme de dérive
moyen dans le modèle de Langevin (Pope, 1987; Minier et al., 2014; Bahlali et al., 2018c).
Nous discutons parallèlement de l’importance de la consistance entre champs eulériens et
lagrangiens dans le cadre de telles formulations hybrides eulériennes/lagrangiennes.
Ensuite, nous validons le modèle dans le cas d’un rejet de polluant ponctuel et continu,
en conditions de vent uniforme et turbulence homogène. Dans ces conditions, nous disposons
en effet d’une solution analytique nous permettant une vérification précise. Nous observons
que dans ce cas, le modèle lagrangien discrimine bien les deux différents régimes de diffusion
de champ proche et champ lointain, ce qui n’est pas le cas d’un modèle eulérien à viscosité
turbulente (Bahlali et al., 2018b).
Enfin, nous travaillons sur la validation du modèle sur plusieurs campagnes expérimentales
en atmosphère réelle, en tenant compte de la stratification thermique de l’atmosphère
et de la présence de bâtiments. Le premier programme expérimental considéré dans nos
travaux concerne le site du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique),
dans la banlieue sud de Paris, et met en jeu une stratification stable de la
couche limite atmosphérique. La seconde campagne étudiée est l’expérience MUST (Mock
Urban Setting Test). Réalisée aux Etats-Unis, dans le désert de l’Utah, cette expérience a
pour but de représenter une ville idéalisée, au travers d’un ensemble de lignées de conteneurs.
Deux rejets ont été simulés et analysés, respectivement en conditions d’atmosphère
neutre et stable (Bahlali et al., 2018a).
Résumé en anglais
This Ph.D. thesis is part of a project that aims at modeling pollutant atmospheric
dispersion with the Computational Fluid Dynamics code Code_Saturne. The objective is
to simulate atmospheric dispersion of pollutants in a complex environment, that is to say
around power plants, industrial sites or in urban areas. In this context, the focus is on
modeling the dispersion at micro-scale, that is for distances of the order of a few meters to
a few kilometers and corresponding to time scales of the order of a few tens of seconds to a
few tens of minutes : this is also called the near field area.
The approach followed in this thesis follows a hybrid Eulerian/Lagrangian formulation,
where the mean dynamical fields relative to the carrier fluid (pressure, velocity, temperature,
turbulence) are calculated through an Eulerian approach and are then provided to the
Lagrangian solver. This type of formulation is commonly used in the atmospheric literature
for its numerical efficiency. The Lagrangian stochastic model considered in our work is the
Simplified Langevin Model (SLM), developed by Pope (1985, 2000). This model belongs to
the methods commonly referred to as PDF (Probability Density Function) methods, and,
to our knowledge, has not been used before in the context of atmospheric dispersion.
First, we show that the SLM meets the so-called well-mixed criterion (Thomson, 1987).
This criterion, essential for any Lagrangian stochastic model to be regarded as acceptable,
corresponds to the fact that if particles are initially uniformly distributed in an incompressible
fluid, then they must remain so. We check the good respect of the well-mixed criterion
for three cases of inhomogeneous turbulence representative of a wide range of practical applications
: a mixing layer, an infinite plane channel, and an atmospheric-like case involving an
obstacle within a neutral boundary layer. We show that the good respect of the well-mixed
criterion lies simply in the good introduction of the pressure gradient term as the mean
drift term in the Langevin model (Pope, 1987; Minier et al., 2014; Bahlali et al., 2018c).
Also, we discuss the importance of consistency between Eulerian and Lagrangian fields in
the framework of such Eulerian/Lagrangian hybrid formulations.
Then, we validate the model in the case of continuous point source pollutant dispersion,
under uniform wind and homogeneous turbulence. In these conditions, there is an analytical
solution allowing a precise verification. We observe that in this case, the Lagrangian model
discriminates well the two different near- and far-field diffusion regimes, which is not the
case for an Eulerian model based on the eddy-viscosity hypothesis (Bahlali et al., 2018b).
Finally, we work on the validation of the model on several experimental campaigns in
real atmosphere, taking into account atmospheric thermal stratification and the presence
of buildings. The first experimental program considered in our work has been conducted
on the ‘SIRTA’ site (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique), in
the southern suburb of Paris, and involves a stably stratified surface layer. The second
campaign studied is the MUST (Mock Urban Setting Test) experiment. Conducted in the
United States, in Utah’s desert, this experiment aims at representing an idealized city,
through several ranges of containers. Two cases are simulated and analyzed, respectively
corresponding to neutral and stable atmospheric stratifications (Bahlali et al., 2018a).
Bibliographie
Bahlali, M. L., Dupont, E., Carissimo, B., 2018a. Atmospheric dispersion using a Lagrangian
stochastic approach : application to an idealized urban area under neutral and stable
meteorological conditions. Soumis à International Journal of Wind Engineering and Industrial
Aerodynamics. [Cité en pages 1 and 2.]
Bahlali, M. L., Dupont, E., Carissimo, B., 2018b. A hybrid CFD RANS/Lagrangian approach
to model atmospheric dispersion of pollutants in complex urban geometries. Accepté
dans International Journal of Environment and Pollution. [Cité en pages 1 and 2.]
Bahlali, M. L., Henry, C., Carissimo, B., Minier, J.-P., 2018c. On the well-mixed condition
and consistency issues in hybrid Eulerian/Lagrangian stochastic models of dispersion.
Soumis à Atmospheric Environment. [Cité en pages 1 and 2.]
Minier, J.-P., Chibbaro, S., Pope, S. B., 2014. Guidelines for the formulation of Lagrangian
stochastic models for particle simulations of single-phase and dispersed two-phase
turbulent flows. Physics of Fluids 26 (11), 113303. [Cité en pages 1 and 2.]
Pope, S. B., 1985. PDF methods for turbulent reactive flows. Progress in Energy and Combustion
Science 11 (2), 119–192. [Cité en pages 1 and 2.]
Pope, S. B., 1987. Consistency conditions for random-walk models of turbulent dispersion.
Physics of Fluids 30 (8), 2374–2379. [Cité en pages 1 and 2.]
Pope, S. B., 2000. Turbulent flows. Cambridge Univ. Press. [Cité en pages 1 and 2.]
Thomson, D. J., 1987. Criteria for the selection of stochastic models of particle trajectories
in turbulent flows. Journal of Fluid Mechanics 180, 529–556. [Cité en pages 1 and 2.]
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