Modélisation inverse de la dispersion atmosphérique- Application à la caractérisation des sources sur sites industriels complexes - J. SALLES LOUSTAU
L'objectif principal de ce travail de thèse est de développer un outil de modélisation inverse capable de représenter la complexité des phénomènes de transport et de dispersion sur un site industriel complexe et d'inverser les caractéristiques des émissions et des fuites, compte tenu de différents types de mesures sur site.
La modélisation inverse de la dispersion atmosphérique des polluants sera adaptée à l'étude de sites industriels complexes et basée sur des formulations adjointes (Liu et Zhai, 2007, Müller et Stavrakou, 2005, Quélo et al., 2005 ) du modèle lagrangien PYRAMID.
De plus, nous proposons d'investiguer des approches de machine learning (Chen et al., 2020, Cao et al., 2019), avec pour objectif de caractériser les sources en temps réel en cas de fuite inattendue. Si ces approches reposent sur une phase d'apprentissage coûteuse à partir de données synthétiques précises, elles permettent alors une application très efficace pour des prédictions en temps réel ; à condition bien sûr que l'apprentissage soit suffisamment précis.
Thèse CIFRE : TOTAL ENERGIES - LMFA
La modélisation inverse de la dispersion atmosphérique des polluants sera adaptée à l'étude de sites industriels complexes et basée sur des formulations adjointes (Liu et Zhai, 2007, Müller et Stavrakou, 2005, Quélo et al., 2005 ) du modèle lagrangien PYRAMID.
De plus, nous proposons d'investiguer des approches de machine learning (Chen et al., 2020, Cao et al., 2019), avec pour objectif de caractériser les sources en temps réel en cas de fuite inattendue. Si ces approches reposent sur une phase d'apprentissage coûteuse à partir de données synthétiques précises, elles permettent alors une application très efficace pour des prédictions en temps réel ; à condition bien sûr que l'apprentissage soit suffisamment précis.
Thèse CIFRE : TOTAL ENERGIES - LMFA
Assimilation de mesures mobiles de concentration par micro-capteurs pour la simulation à haute résolution de la qualité de l’air en milieu urbain - M. OTALORA
L’objectif de cette thèse est de développer et valider une méthodologie d’assimilation de données de mesures fixes ou mobiles de concentration par μ-capteurs low cost, pour la simulation de la qualité de l’air en milieu urbain.
Thèse CIFRE : Aria Technologies et Laboratoire de Mécanique des fluides et d'acoustique (LMFA)
Thèse CIFRE : Aria Technologies et Laboratoire de Mécanique des fluides et d'acoustique (LMFA)
Modelisation de la dispersion atmospheric et assimilation de mesure optiques de polluants : application à l’explotation de campagnes de mesures sur sites industriels complexes - J.B. MEJIA ESTRADA
Actuellement le control et la surveillance des émissions de gaz et particules émises dans l’atmosphère s’effectuent de plus en plus par des systèmes optiques, comme les images des caméras hyper-spectrals, LIDAR, satellite, etc. Ces instruments optiques permettent la mesure des polluants dans le panache. En plus, ils peuvent être utilisés pour améliore le champ de concentration modelé et, indirectement, pour estimer les émissions. Cependant la méthode, utilisée pour identifier et quantifier la source d’émission, affecte l’amplitude et l’incertitude des prévisions.
L’exploitation de mesures optiques pourrait contribuer à :Une meilleure connaissance des émissions des sites industriels de TOTAL
La maitrise des futurs contrôles réglementaires par « remote sensing » comme la mesure des COV et de méthane
Une amélioration de la représentativité des modèles de dispersion utilisés en prévention des risques majeurs
Une approche validée en cas d’événement environnemental majeur
Afin de tirer le meilleur parti des nouvelles données expérimentales, caractérisées par une fréquence d’échantillonnage élevée et un niveau élevé de fluctuations, une approche de simulation directe robuste est requise. Pour cette raison, la première partie de la thèse est dédiée à l’étude de la couche limite atmosphérique et l’amélioration des simulations CFD avec de modèles RANS et LES. Avant tout, l’introduction de simulations LES et de mesures optiques dans les applications opérationnelles nécessite une analyse minutieuse des ressources disponibles. Le temps de calcul, directement lié à la puissance de calcul, et la quantité de données CFD générées sont critiques. Pour cette raison, il est très important de choisir avec précision un code CFD et de le diriger vers un système de gestion de base de données. Un champ de vent approprié permet également d’améliorer les modèles de dispersion, eulériens et lagrangiens. De plus, la description de caractéristiques d’éjection des polluants a un impact significatif sur le champ proche. Cela implique le développement d’un module spécifique qui gère ce problème
La deuxième partie concerne le développement de méthodes d’assimilation de données et de méthodes d’inverses, utilisant les mesures optiques. L’objectif est de développer une technique solide pour assimiler différents types de mesures optiques dans le modèle numérique et vice-versa. En fait, le modèle direct pourrait bénéficier de mesures via une répartition appropriée des corrections locales le long du domaine. De la même manière, la reconstruction du panache effectuée par deux caméras ou plus pourrait bénéficier du modèle afin d’obtenir une reconstruction 3D plus réaliste. Enfin, le problème inverse représente un défi important. L’utilisation d’algorithmes d’optimisation classiques et sophistiqués serait utilisée pour caractériser entièrement la source d’émission.
Thèse CIFRE: Laboratoire Qualité de l’Air, TOTAL et Laboratoire de Mécanique des Fluides et d’Acoustique (LMFA)
L’exploitation de mesures optiques pourrait contribuer à :
Afin de tirer le meilleur parti des nouvelles données expérimentales, caractérisées par une fréquence d’échantillonnage élevée et un niveau élevé de fluctuations, une approche de simulation directe robuste est requise. Pour cette raison, la première partie de la thèse est dédiée à l’étude de la couche limite atmosphérique et l’amélioration des simulations CFD avec de modèles RANS et LES. Avant tout, l’introduction de simulations LES et de mesures optiques dans les applications opérationnelles nécessite une analyse minutieuse des ressources disponibles. Le temps de calcul, directement lié à la puissance de calcul, et la quantité de données CFD générées sont critiques. Pour cette raison, il est très important de choisir avec précision un code CFD et de le diriger vers un système de gestion de base de données. Un champ de vent approprié permet également d’améliorer les modèles de dispersion, eulériens et lagrangiens. De plus, la description de caractéristiques d’éjection des polluants a un impact significatif sur le champ proche. Cela implique le développement d’un module spécifique qui gère ce problème
La deuxième partie concerne le développement de méthodes d’assimilation de données et de méthodes d’inverses, utilisant les mesures optiques. L’objectif est de développer une technique solide pour assimiler différents types de mesures optiques dans le modèle numérique et vice-versa. En fait, le modèle direct pourrait bénéficier de mesures via une répartition appropriée des corrections locales le long du domaine. De la même manière, la reconstruction du panache effectuée par deux caméras ou plus pourrait bénéficier du modèle afin d’obtenir une reconstruction 3D plus réaliste. Enfin, le problème inverse représente un défi important. L’utilisation d’algorithmes d’optimisation classiques et sophistiqués serait utilisée pour caractériser entièrement la source d’émission.
Thèse CIFRE: Laboratoire Qualité de l’Air, TOTAL et Laboratoire de Mécanique des Fluides et d’Acoustique (LMFA)
Simulation Lagrangienne de la dispersion atmosphérique d'un rejet instationnaire en présence d'obstacles. Application aux rejets accidentels et malveillants de polluants en milieu urbain - M. SLIMANI
Un des sujets majeurs concernant la dispersion atmosphérique est celui
du rejet de substances toxiques (Nucléaire (N), Radiologique (R), Bactériolo-gique (B) ou Chimique (C)) pour la sécurité des personnes et des infrastruc-tures. Au contexte des risques industriels sont venus s'ajouter les risques terroristes et les actes malveillants. Cette thèse à pour objectif de répondre à 3 problématiques:
Comment prendre en compte la complexité topographique du bâti ur-
bain, péri-urbain ou industriel dans une modélisation opérationnelle
rapide de la dispersion atmosphérique ?
Comment décrire la variabilité turbulente des comportements possibles
d'un panache atmosphérique en situation de rejet court ?
Comment caractériser par modélisation inverse les émissions d'un rejet
à priori inconnu ?
Pour répondre aux problématique, le projet de thèse permettra de dé- velopper une nouvelle génération de Siranerisk en adoptant le formalisme lagrangien permettant une réponse rapide tout en validant les résultats à travers des comparaisons avec des bases de données.
Thèse financée par le CEA, TOTAL ENERGIES - Laboratoire de Mécanique des Fluides et d’Acoustique (LMFA)
Découvrir toutes les thèses encadrées au sein de l'équipe AIR - Atmosphere, Impact & Risk
Pour répondre aux problématique, le projet de thèse permettra de dé- velopper une nouvelle génération de Siranerisk en adoptant le formalisme lagrangien permettant une réponse rapide tout en validant les résultats à travers des comparaisons avec des bases de données.
Thèse financée par le CEA, TOTAL ENERGIES - Laboratoire de Mécanique des Fluides et d’Acoustique (LMFA)
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