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Expire bientôt Edf

THESE CIFRE Caractérisation expérimentale pour la CFD du phénomène d'entrainement d'air dans un liquide" (2024-117493)

  • Thèse
  • Chatou (Yvelines)

Description de l'offre

Description de l'offre

L’entrainement de gaz par un liquide est un sujet historique chez EDF.
Jusqu’à ce jour les travaux se sont concentrés sur une échelle macroscopique. La genèse de l’entrainement d’air ou de gaz a été peu traitée. Cette transition est pourtant primordiale. La phénoménologie est dépendante de la forme et de la vitesse du jet, des propriétés physiques, et aussi de l’échelle. La littérature scientifique reste aussi peu fournie.
Dans la démarche scientifique, la simulation numérique est un outil important pour caractériser des écoulements diphasiques en complément de l’approche expérimentale. EDF R&D développe et valide un code dédié à la simulation numérique à échelle locale des écoulements multi-phasiques : neptune_cfd. Dans la zone de transition à l’impact d’un jet liquide sur une surface libre, l’entrainement de gaz est résolu pour les grandes interfaces puis modélisé pour les plus petites. La transition entre ces approches est aujourd’hui mal définie.
L’objectif de la thèse est de réaliser des expériences d’entraînement d’air pour la CFD pour caractériser l’entrainement de gaz généré par un jet impactant une surface libre à une échelle locale pour différents jets, propriétés physiques et rapports d’échelle, afin d’enrichir et valider le modèle multi-régime de neptune_cfd.
L’approche dite multi-régime est validée sur différentes applications, mais  il existe peu de cas de jet impactant une surface libre permettant de valider et de modéliser correctement la transition du modèle résolu à l’approche modelisée . Une approche expérimentale pour le numérique
est nécessaire. Celle-ci devra tenir compte des spécificités de la mise en modélisation dans neptune_cfd, pour mieux orienter les mesures et quantifier les incertitudes. Une maquette a été réalisée au sein du département MFEE et est en cours d’utilisation dans le cadre d’un stage. La thèse utilisera cette maquette et aura les objectifs suivants :
Utilisation et amélioration de l’expérience déjà existante
Réaliser des mesures effectuées par caméra rapide et sondes optiques
Mettre en place un algorithme de traitement d’image pour caractériser les grandeurs importantes, dans les différentes zones d’intérêt et améliorer la finesse des résultats.
Réaliser des comparaisons métrologiques croisées afin de valider l’analyse par traitement d’image et quantifier l’incertitude.
Évaluer la méthodologie pour des volumes d’air entraînés.
Comprendre et caractériser des phénomènes physiques
Comprendre les phénomènes de rupture de bulles, d’impact de jets...
Évaluer les effets de similitude sur le phénomène et les caractériser
Évaluer l’effet de la forme et/ou de la dynamique du jet 
Caractériser le phénomène d’entraînement d’air sur la base des résultats obtenus avec une vision Eulérienne.
Le modèle et la méthode expérimentale développés pourront être évalués à plus grande échelle sur une maquette.
Réaliser des simulations neptune_cfd pour quantifier les voies d'amélioration et enrichir le modèle

Profil souhaité

Le candidat ou la candidate devra avoir un profil orienté mécanique des fluides et potentiellement expérimental doté d'un bon sens physique, un bon niveau d’anglais, être à l’aise avec l’environnement Python et le traitement d’image/signal. Une connaissance de l’environnement UNIX serait appréciée. La thèse sera partagée entre EDF R&D (80% du temps) et l’Institut de Mécanique des Fluides de Toulouse (20% du temps). Le doctorant ou la doctorante sera rattaché au département de Mécanique des Fluides Energie et Environnement au sein du groupe « Méthode et Etude en Thermohydraulique Locale ». L’expérience se trouve au sein des locaux du département où le doctorant ou la doctorante pourra être assisté (en plus de son encadrement) par des techniciens de laboratoire expérimentés dans ce type de mesure.

 Candidatures à adresser également par mail à william.benguigui@edf.fr

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