Modélisation stochastique de particules non sphériques en turbulence

Stochastic modelling of non-spherical particles in turbulence

• Auteur / Autrice : Lorenzo Campana
• Direction : Mireille Bossy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur
• Date : Soutenance le 29/03/2022
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Alain Pumir
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mireille Bossy, Alain Pumir, Gabriel Stoltz, Sergio Chibbaro, Gautier Verhille, Dario Vincenzi, Elisabetta De Angelis
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gabriel Stoltz, Sergio Chibbaro

Mots clés

Mots clés contrôlés

Processus stochastiques

Anisotropie

Turbulence

Mots clés libres

Écoulement turbulent

Particules anisotropes

Écoulement de paroi

Modèles Lagrangiens stochastiques

Schémas numériques pour les EDS

Analyse de convergence faible et forte

Turbulent flows

Anisotropic particles

Wall shear

Lagrangian stochastic model

Numerical scheme for SDEs

Weak and strong numerical congergence

Résumé

Le mouvement de petites particules non-sphériques en suspension dans un écoulement turbulent a lieu dans une grande variété d’applications naturelles et industrielles. Par exemple, ces phénomènes impactent la dynamique des aérosols dans l’atmosphère et dans les voies respiratoires, le mouvement des globules rouges dans le sang, la dynamique du plancton dans l’océan, la glace dans les nuages ou bien la combustion. Les particules anisotropes réagissent aux écoulements turbulents de manière complexe. Leur dynamique dépend ainsi d’un large éventail de para- mètres (forme, inertie, cisaillement du fluide). Les particules sans inertie, dont la taille est inférieure à la longueur de Kolmogorov, suivent le mouvement du fluide avec une orientation généralement gouvernée par le gradient local de vitesse turbulente. Cette thèse est axée sur la dynamique de tels objets en turbulence en ayant recours à des méthodes Lagrangienes stochastiques. Le développement d’un modèle qui peut être utilisé comme outil prédictif dans le cadre de la dynamique de fluides numérique (CFD) au niveau industriel est d’un grand intérêt pour les applications concrètes en ingénierie. Par ailleurs, pour progresser dans le domaine de la médecine, de l’environnement et des procédés industriels, il est nécessaire que ces modèles atteignent un compromis acceptable entre simplicité et précision. La formulation d’un modèle stochastique pour l’orientation de telles particules est tout d’abord présentée dans le cadre d’un écoulement turbulent bidimensionnel avec un cisaillement homogène. Des simulations numériques directes (DNS) sont produites pour guider et évaluer la proposition de modèle. Les questions abordés dans ce travail portent sur la représentation de formes analytiques du modèle, sur les effets des anisotropies inclues dans le modèle, et sur l’extension de la notion de dynamique rotationnelle dans le cadre de cette approche stochastique. Les résultats obtenus avec le modèle, comparés avec la DNS, produisent une réponse qualitative acceptable, même si ce modèle diffusif n’est pas conçu pour reproduire les caractéristiques non-gaussiennes des expériences numériques (DNS). L’extension au cas tridimensionnel du modèle d’orientation pose le problème de son implé- mentation numérique efficace. Dans ce travail, un schéma numérique capable de simuler la dynamique d’orientation de telles particules, à un coût de calcul raisonnable, est introduit. La convergence de ce schéma est également analysée. Pour ce faire, un schéma fondé sur la décomposition de la dynamique a été développé pour résoudre les équations différen- tielles stochastiques (EDS) de rotation de ces particules. Cette décomposition permet de surmonter les problèmes d’instabilité typiques de la méthode Euler–Maruyama; on a ainsi obtenu une convergence en norme L2 d’ordre 1/2 et une convergence faible d’ordre 1, comme classiquement attendu. Enfin, le schéma numérique a été implémenté dans un code CFD industriel (Code_Saturne). Ce modèle a ensuite été utilisé pour étudier l’orientation et la rotation de particules anisotropes sans inertie dans le cas d’un écoulement turbulent inhomogène, à savoir un écoulement de canal plan turbulent. Cette application dans un cas pratique a permis de mettre en evidence deux difficultés liées au modèle : d’abord, l’implémentation numérique dans un code industriel, ensuite la capacité du modèle à reproduire les expériences numériques obtenues par DNS. Ainsi, le modèle stochastique Lagrangien pour l’orientation de sphéroïdes implémenté dans Code_Saturne permet de reproduire, avec certaines limites, les statistiques d’orientation et de rotation de sphéroïdes mesurées dans la DNS.

The motion of small non- spherical particles suspended in a turbulent flow is relevant for a large variety of natural and industrial applications such as aerosol dynamics in respiration, red blood cells motion, plankton dynamics, ice in clouds, combustion, to name a few. Anisotropic particles react on turbulent flows in complex ways, which depend on a wide range of parameters (shape, inertia, fluid shear). Inertia-free particles, with size smaller than the Kolmogorov length, follow the fluid motion with an orientation generally defined by the local turbulent velocity gradient. Therefore, this thesis is focused on the dynamics of these objects in turbulence exploiting stochastic Lagrangian methods. The development of a model that can be used as predictive tool in industrial computational fluid dynamics (CFD) is highly valuable for practical applications in engineering. Models that reach an acceptable compromise between simplicity and accuracy are needed for progressing in the field of medical, environmental and industrial processes. The formulation of a stochastic orientation model is studied in two-dimensional turbulent flow with homogeneous shear, where results are compared with direct numerical simulations (DNS). Finding analytical results, scrutinising the effect of the anisotropies when they are included in the model, and extending the notion of rotational dynamics in the stochastic framework, are subjects addressed in our work. Analytical results give a reasonable qualitative response, even if the diffusion model is not designed to reproduce the non-Gaussian features of the DNS experiments. The extension to the three-dimensional case showed that the implementation of efficient numerical schemes in 3D models is far from straightforward. The introduction of a numerical scheme with the capability to preserve the dynamics at reasonable computational costs has been devised and the convergence analysed. A scheme of splitting decomposition of the stochastic differential equations (SDE) has been developed to overcome the typical instability problems of the Euler–Maruyama method, obtaining a mean-square convergence of order 1/2 and a weakly convergence of order 1, as expected. Finally, model and numerical scheme have been implemented in an industrial CFD code (Code_Saturne) and used to study the orientational and rotational behaviour of anisotropic inertia-free particles in an applicative prototype of inhomogeneous turbulence, i.e. a turbulent channel flow. This real application has faced two issues of the modelling: the numerical implementation in an industrial code, and whether and to which extent the model is able to reproduce the DNS experiments. The stochastic Lagrangian model for the orientation in the CFD code reproduces with some limits the orientation and rotation statistics of the DNS. The results of this study allows to predict the orientation and rotation of aspherical particles, giving new insight into the prediction of large scale motions both, in two-dimensional space, of interest for geophysical flows, and in three-dimensional industrial applications.