Développement d’un solveur 3D massivement parallèle pour la prédiction d’écoulements granulaires réactifs en géométrie complexe

Developement of 3D massively parallel solver for the prediction of granular reactive flows in complex geometries

• Auteur / Autrice : Yann Dufresne
• Direction : Mourad Boukhalfa
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique des fluides
• Date : Soutenance le 15/10/2019
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique, sciences de l’ingénieur, matériaux, énergie (Saint-Etienne du Rouvray, Seine Maritime)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (Saint-Etienne-du-Rouvray ; 1985-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Complexe de recherche interprofessionnel en aérothermochimie (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; 1967-....)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Simonin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Renaud Ansart, Anthony Wachs, Karine Truffin, Cristian Marchioli, Vincent Moureau, Johannes Alfonsius Maria Kuipers
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Renaud Ansart, Anthony Wachs

Mots clés

Mots clés contrôlés

Parallélisme (informatique)

Solveurs linéaires parallèles

Écoulements granulaires immergés

Calcul adaptatif

Géométrie algorithmique

Simulation des grandes échelles

Méthode des éléments discrets

Mots clés libres

Maillages non-structurés

Géométries complexes

Parallélisme massif

Discrete element method

Large-Eddy simulation

Unstructured meshes

Complex geometries

Massive parallelism

Résumé

Les écoulements granulaires sont omniprésents dans l’industrie et mettent en jeu une grande variété d’échelles et de phénomènes physiques. Leur étude expérimentale est rendue complexe par le manque d’accès visuel, ce qui limite leur compréhension et leur prédictabilité. L’intérêt suscité par les simulations numériques pour l’étude de tels écoulements est grandissant, notamment dans un contexte d’augmentation des performances de calcul des machines parallèles. Aujourd’hui, les outils les plus adaptés à leur caractérisation sont des modèles à l’échelle macroscopique, où la phase solide est considérée continue,ce qui nécessite de nombreuses fermetures ad hoc. La méthode aux éléments discrets est capable d’apporter des données utiles à l’écriture de telles fermetures, en ceci qu’elle utilise moins d’hypothèses,considérant chaque particule individuellement. Couplée à un formalisme aux grandes échelles pour la phase fluide, elle permet de réaliser des bilans de quantité de mouvement et d’énergie sur chaque particule, et ainsi de représenter les collisions et les échanges thermiques, au prix d’une augmentation non négligeable du coût de calcul. Dans ce contexte, l’objectif de ces travaux est le développement d’un outil numérique autorisant l’étude de systèmes de taille semi-industrielle et de géométrie complexe. Un soin particulier est attaché à la mise au point d’un algorithme de traitement des collisions entre les particules sphériques et les parois de complexité arbitraire compatible avec les maillages non-structurés. Les performances parallèles du solveur sont également au cœur du sujet. Dans un paradigme parallèle utilisant la décomposition de domaine à deux niveaux, un algorithme permettant des échanges non-bloquants de messages uniques entre les processeurs est mis en place, comprenant également la possibilité d’effectuer une répartition dynamique de la charge de calcul durant la simulation. L’outil développé a été appliqué avec succès sur plusieurs configurations, parmi lesquelles un sablier témoignant de l’effet Janssen, un lit circulant avec boucle complète de recirculation comprenant un lit transporté et un cyclone, et un lit fluidisé anisotherme pseudo-2D figurant le refroidissement de billes de verre. Finalement, il a aussi permis de reproduire les observations expérimentales sur un lit fluidisé réactif réalisant la combustion de gaz naturel, comprenant cinquante millions de particules réparties sur deux mille processeurs.

Particle-laden flows are ubiquitous in industry and feature multiple scales and physics. Their experimental study is made complex by the lack of visual access, thus limiting their understanding and predictability. The interest in numerical simulations to study such flows is growing, in particular in a context of computational power arising from parallel machines. Today, the most appropriate tools for their characterization are macro-scale models, where the solid phase is treated as a continuum, hence the need for ad hoc closures. The Discrete Element Method (DEM) is able to provide useful data to the design of such closures, as it necessitates lesser hypothesis, considering each particle individually. Coupled with a Large-Eddy Simulation (LES) framework, it enables to compute the momentum and energy balance on each particle, considering collisions and thermal exchanges, at the price of an increased computational time. In this context, the aim of this work is the development of a numerical tool allowing the study of realistic pilot scale systems involving complex geometries. Special care is given to the design of an algorithm for the treatment of spherical particles’ collisions with arbitrarily complex walls compatible with unstructured meshes. Parallel performances are at the heart of the subject as well. In a parallel paradigm of double domain decomposition, the design of an algorithm enabling non-blocking exchanges of unique messages between processors is carried out, also involving the possibility to achieve dynamic load balancing during simulations. The implemented solver was successfully applied to several configurations, among which an hourglass to recreate the Janssen effect, a full-loop circulating fluidized bed featuring a transported bed and a cyclone, and a non-isothermal pseudo-2D fluidized bed investigating the cooling of glass beads. Finally, it also reproduced experimental findings on a reactive fluidized bed performing natural gas combustion, gathering fifty million particles and running on two thousand cores.