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 PDF Download

Author: Meïssam Bahlali
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Book Description
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).