Des évènements extrêmes de dissipation aux évènements extrêmes de dispersion, une empreinte des singularités : Approche expérimentale

In this thesis, we focus on phenomena linked to a surprising property of turbulent flows: the independence of dissipation rate on viscosity at large Reynolds numbers. This suggests the existence of small areas of space where extreme velocity gradients take place, that is far out of reach by numerical simulations. Herein, we attempt to observe these rare and short-lived phenomena linked to very localized events. We achieve through an experimental study of a von Kármán turbulent flows. The experiment is composed of a water-tank stirred by two independant counter-rotating impellers placed at the top and bottom of the tank. We visualize the velocity field in the middle of the tank by a so-called Particle Tracking Velocimetry method (4D-PTV), this method tracks small particles illuminated by a powerfull laser. Finally, it enables the comparison of extreme events from the Eulerian point-of-view via extreme events in the local dissipation rate, with the Lagrangian point-of-view via irreversible extreme events (the temporal dissymmetry of the particle-pair dispersion). We try to show (i) the link between these extrem events and (ii) how they can be used as the indicators of extreme events in turbulent flows. Finally, we promote the possibility to create a reliable criteria allowing to select a particular phenomenon linked to the intermittency and turbulent mixing (Richardson-Oboukhov mixing).Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à des phénomènes reliés à une propriété étonnante des écoulements turbulents: l'indépendance du taux de dissipation par rapport à la viscosité à grands nombres de Reynolds. Cela suggère l'existence de zones très localisées dans lesquelles se développent des gradients de vitesse extrêmes, hors de portée des simulations numériques actuelles. Dans ce travail, nous tentons d'observer ces phénomènes rares et fugaces correspondant à des évènements extrêmes de dissipation très localisée. Nous réalisons une étude expérimentale dans un écoulement turbulent de von Kármán. L'expérience est constituée d'un cylindre rempli d'eau mis en mouvement par deux turbines indépendantes en rotation opposée placées à chaque extrémité de la cuve cylindrique. Nous visualisons les champs de vitesses dans une zone au milieu de l'expérience par une méthode de vélocimétrie par suivi de particules (4D-PTV) cette technique permet de suivre en temps réel le trajet de particules de petites tailles illuminées par un puissant laser. Finalement, cette technique nous permet de confronter les observations des évènements extrêmes d'un point de vue eulérien d'une part, via les extrêmes de taux de dissipation local, et d'un point de vue lagrangien d'autre part, via les évènements extrêmes d'irréversibilité - dissymétrisation temporelle de dispersion des paires de particules. Nous tentons de montrer dans quelle mesure ces deux quantités (i) sont reliées - dans la limite finie des grands nombres de Reynolds - et (ii) peuvent fournir des indicateurs de phénomènes extrêmes de la turbulence. Finalement, nous discutons de la possibilité de mettre au point un critère fiable permettant de sélectionner les phénomènes particuliers impliqués dans l'intermittence et le mélange turbulent (régime de Richardson-Oboukhov)

Des évènements extrêmes de dissipation aux évènements extrêmes de dispersion, une empreinte des singularités : Approche expérimentale

In this thesis, we focus on phenomena linked to a surprising property of turbulent flows: the independence of dissipation rate on viscosity at large Reynolds numbers. This suggests the existence of small areas of space where extreme velocity gradients take place, that is far out of reach by numerical simulations. Herein, we attempt to observe these rare and short-lived phenomena linked to very localized events. We achieve through an experimental study of a von Kármán turbulent flows. The experiment is composed of a water-tank stirred by two independant counter-rotating impellers placed at the top and bottom of the tank. We visualize the velocity field in the middle of the tank by a so-called Particle Tracking Velocimetry method (4D-PTV), this method tracks small particles illuminated by a powerfull laser. Finally, it enables the comparison of extreme events from the Eulerian point-of-view via extreme events in the local dissipation rate, with the Lagrangian point-of-view via irreversible extreme events (the temporal dissymmetry of the particle-pair dispersion). We try to show (i) the link between these extrem events and (ii) how they can be used as the indicators of extreme events in turbulent flows. Finally, we promote the possibility to create a reliable criteria allowing to select a particular phenomenon linked to the intermittency and turbulent mixing (Richardson-Oboukhov mixing).Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à des phénomènes reliés à une propriété étonnante des écoulements turbulents: l'indépendance du taux de dissipation par rapport à la viscosité à grands nombres de Reynolds. Cela suggère l'existence de zones très localisées dans lesquelles se développent des gradients de vitesse extrêmes, hors de portée des simulations numériques actuelles. Dans ce travail, nous tentons d'observer ces phénomènes rares et fugaces correspondant à des évènements extrêmes de dissipation très localisée. Nous réalisons une étude expérimentale dans un écoulement turbulent de von Kármán. L'expérience est constituée d'un cylindre rempli d'eau mis en mouvement par deux turbines indépendantes en rotation opposée placées à chaque extrémité de la cuve cylindrique. Nous visualisons les champs de vitesses dans une zone au milieu de l'expérience par une méthode de vélocimétrie par suivi de particules (4D-PTV) cette technique permet de suivre en temps réel le trajet de particules de petites tailles illuminées par un puissant laser. Finalement, cette technique nous permet de confronter les observations des évènements extrêmes d'un point de vue eulérien d'une part, via les extrêmes de taux de dissipation local, et d'un point de vue lagrangien d'autre part, via les évènements extrêmes d'irréversibilité - dissymétrisation temporelle de dispersion des paires de particules. Nous tentons de montrer dans quelle mesure ces deux quantités (i) sont reliées - dans la limite finie des grands nombres de Reynolds - et (ii) peuvent fournir des indicateurs de phénomènes extrêmes de la turbulence. Finalement, nous discutons de la possibilité de mettre au point un critère fiable permettant de sélectionner les phénomènes particuliers impliqués dans l'intermittence et le mélange turbulent (régime de Richardson-Oboukhov)

From Dissipation Extreme Events to Dispersion Extreme Events, a Print of Singularity : Experimental Approch

Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à des phénomènes reliés à une propriété étonnante des écoulements turbulents: l'indépendance du taux de dissipation par rapport à la viscosité à grands nombres de Reynolds. Cela suggère l'existence de zones très localisées dans lesquelles se développent des gradients de vitesse extrêmes, hors de portée des simulations numériques actuelles. Dans ce travail, nous tentons d'observer ces phénomènes rares et fugaces correspondant à des évènements extrêmes de dissipation très localisée. Nous réalisons une étude expérimentale dans un écoulement turbulent de von Kármán. L'expérience est constituée d'un cylindre rempli d'eau mis en mouvement par deux turbines indépendantes en rotation opposée placées à chaque extrémité de la cuve cylindrique. Nous visualisons les champs de vitesses dans une zone au milieu de l'expérience par une méthode de vélocimétrie par suivi de particules (4D-PTV) cette technique permet de suivre en temps réel le trajet de particules de petites tailles illuminées par un puissant laser. Finalement, cette technique nous permet de confronter les observations des évènements extrêmes d'un point de vue eulérien d'une part, via les extrêmes de taux de dissipation local, et d'un point de vue lagrangien d'autre part, via les évènements extrêmes d'irréversibilité - dissymétrisation temporelle de dispersion des paires de particules. Nous tentons de montrer dans quelle mesure ces deux quantités (i) sont reliées - dans la limite finie des grands nombres de Reynolds - et (ii) peuvent fournir des indicateurs de phénomènes extrêmes de la turbulence. Finalement, nous discutons de la possibilité de mettre au point un critère fiable permettant de sélectionner les phénomènes particuliers impliqués dans l'intermittence et le mélange turbulent (régime de Richardson-Oboukhov).In this thesis, we focus on phenomena linked to a surprising property of turbulent flows: the independence of dissipation rate on viscosity at large Reynolds numbers. This suggests the existence of small areas of space where extreme velocity gradients take place, that is far out of reach by numerical simulations. Herein, we attempt to observe these rare and short-lived phenomena linked to very localized events. We achieve through an experimental study of a von Kármán turbulent flows. The experiment is composed of a water-tank stirred by two independant counter-rotating impellers placed at the top and bottom of the tank. We visualize the velocity field in the middle of the tank by a so-called Particle Tracking Velocimetry method (4D-PTV), this method tracks small particles illuminated by a powerfull laser. Finally, it enables the comparison of extreme events from the Eulerian point-of-view via extreme events in the local dissipation rate, with the Lagrangian point-of-view via irreversible extreme events (the temporal dissymmetry of the particle-pair dispersion). We try to show (i) the link between these extrem events and (ii) how they can be used as the indicators of extreme events in turbulent flows. Finally, we promote the possibility to create a reliable criteria allowing to select a particular phenomenon linked to the intermittency and turbulent mixing (Richardson-Oboukhov mixing)

Synthèse de l'enquête GDR MACS et Intelligence Artificielle (IA) : Cartographie des techniques utilisées, des domaines et objets de recherche concernés

The GDR MACS Steering Committee has set up a working group to conduct a survey on the use of Artificial Intelligence (AI) techniques by GDR MACS researchers. This group, led by Eric Bonjour and Laurent Geneste, was composed of Damien Trentesaux, Vincent Cheutet, Bernard Grabot, Samir Lamouri and Olivier Cardin. The results of this survey were published on the GDR MACS website in January 2022. The group has elaborated a list of domains and a list of research objects studied. It distinguished 4 main classes of AI techniques (Operational Research (OR) approaches; Knowledge modeling and reasoning approaches; Data approaches; Transversal) in which 20 identified AI techniques were classified. He then built a web tool to support a questionnaire, which was distributed to the members of the GDR MACS in June 2022. 139 people responded to this survey, mostly lecturers and professors (92). The respondents had a research activity of more than 5 years (117) but have an experience in AI of less than 5 years (63) or are without experience (22). The research areas concerned are well representative of the areas covered by the GDR MACS with half of the respondents (73/139) in automation (control and piloting, estimation and observation) and the other half in industrial engineering (model-driven engineering, OR and decision support, knowledge engineering and data science, maintenance, planning, etc.).In terms of research topics, the working group noted a predominance of "robotics, cobotics, mechatronics" and "design" with a strong presence of more recent themes such as "IoT, cyber-physical systems" or "Digital Twins" or themes related to major societal transitions, such as transport, energy, sustainable development and health.Regarding the use of AI techniques, 3 levels have been distinguished: (user; contributor; interested). There is a predominance of "machine learning" (57; 25; 38) and "heuristic approaches" (28; 14; 14) with a strong interest in "Multi-Agent Systems" (9; 9; 20), and this, in a transversal way to the research domains (in automatic control and industrial engineering). Sustained contributions (>12) on "logic-based techniques" and on "uncertain knowledge" have been noted. A particular interest (>15) also emerges on "human-AI interaction" and on "validation, explanation, confidence" in AI.About 20% of the respondents have a contribution in "Machine learning", mainly confirmed researchers (with more than 10 years of experience). The contributions are rather distributed according to the experience in AI, with a dominance for researchers with more than 5 years of experience in AI.Then, clusters were searched on the domains from the answers obtained. Logically, the domains "Control, Management + Estimation, Observation" (27 respondents), "Systems Analysis, Simulation, Verification, Proof" (38) and "Identification" (41) have shown their proximity: we find here the classical domains of Automatic Control. In the same way, the domains "Knowledge engineering and data sciences", "Modeling, model-driven engineering", "Information systems" and "Systems analysis, simulation, verification, proof" have shown their proximity (23 respondents). It should be noted that the domain "systems analysis, simulation, verification, proof" is transversal to these two clusters. Another cluster related to the use of "OR and decision support" techniques in "Planning and Scheduling" was identified (10 respondents). Finally, contrary to what one might have supposed, the fields of "Diagnosis, fault detection" and "Maintenance, prognosis" did not show strong proximity (only 5 respondents).Le Comité de Direction du GDR MACS a mis en place un groupe de travail pour mener une enquête sur l'utilisation des techniques d'Intelligence Artificielle (IA) par les chercheurs du GDR MACS. Ce groupe, animé par Eric Bonjour et Laurent Geneste, était composé de Damien Trentesaux, Vincent Cheutet, Bernard Grabot, Samir Lamouri et Olivier Cardin. Les résultats de cette enquête ont été publiés sur le site du GDR MACS en janvier 2022. Le groupe a élaboré une liste des domaines et une liste des objets de recherche étudiés. Il a distingué 4 grandes classes de techniques d'IA (Approches type Recherche Opérationnelle (RO) ; Approches modélisation des connaissances et raisonnement ; Approches données ; Transversal) dans lesquelles 20 techniques d'IA identifiées ont été classées. Il a ensuite construit un outil web pour supporter un questionnaire, qui a été diffusé aux membres du GDR MACS en juin 2022. 139 personnes ont répondu à cette enquête, en majorité des maîtres de conférences et professeurs (92). Les répondants avaient une activité de recherche de plus de 5 ans (117) mais ont une expérience en IA de moins de 5 ans (63) ou sont sans expérience (22). Les domaines de recherche concernés sont bien représentatifs des domaines couverts par le GDR MACS avec pour moitié des répondants (73 /139), l'automatique (commande et pilotage, estimation et observation) et pour l'autre moitié, le génie industriel (ingénierie dirigée par les modèles, RO et aide à la décision, ingénierie des connaissances et sciences des données, maintenance, planification…).Au niveau des objets de recherche, le groupe de travail a noté une prédominance de la "robotique, cobotique, mécatronique" et de la "conception" avec une forte présence de thèmes plus récents comme l’ "IoT, systèmes cyber-physiques" ou les "Jumeaux numériques" ou de thèmes en lien avec des transitions sociétales majeures, comme les transports, l'énergie, le développement durable et la santé.En ce qui concerne l'utilisation des techniques d'IA, 3 niveaux ont été distingués : (utilisateur ; contributeur ; intéressé). Il ressort une prédominance de l’ "apprentissage automatique (machine learning)" (57 ; 25 ; 38) et des "approches heuristiques" (28 ; 14 ; 14) avec un intérêt marqué pour les "Systèmes Multi-Agents" (9 ; 9 ; 20), et ce, de façon transversale aux domaines de recherche (en automatique et en génie industriel). Des contributions soutenues (>12) sur les "techniques à base de logique" et sur les "connaissances incertaines" ont été relevées. Un intérêt particulier (>15) ressort aussi sur l' "interaction humains- IA" et sur la "validation, explication, confiance" dans l'IA.Environ 20% des répondants ont une contribution en "Apprentissage automatique", principalement des chercheurs confirmés (de plus de 10 ans d'expérience). Les contributions sont plutôt réparties en fonction de l’expérience en IA, avec une dominance pour les chercheurs ayant plus de 5 ans d’expérience en IA.Ensuite, des clusters ont été recherchés sur les domaines à partir des réponses obtenues. Fort logiquement, les domaines "Commande, pilotage + Estimation, observation" (27 répondants), "Analyse des systèmes, simulation, vérification, preuve" (38) et "Identification" (41) ont montré leur proximité : on retrouve ici les domaines classiques de l’Automatique. De la même façon, les domaines " Ingénierie des connaissances et sciences des données", "Modélisation, ingénierie dirigée par les modèles", "Systèmes d'information" et " Analyse des systèmes, simulation, vérification, preuve" ont montré leur proximité (23 répondants). A noter que le domaine "analyse des systèmes, simulation, vérification, preuve" est transversal à ces deux clusters. Un autre cluster relatif à l'utilisation des techniques de "RO et aide à la décision" en "Planification et Ordonnancement" a été identifié (10 répondants). Enfin, contrairement à ce que l'on aurait pu supposer, les domaines "diagnostic, détection de fautes" et "Maintenance, pronostic" n'ont pas fait apparaître de proximité forte (seulement 5 répondants)

Synthèse de l'enquête GDR MACS et Intelligence Artificielle (IA) : Cartographie des techniques utilisées, des domaines et objets de recherche concernés

The GDR MACS Steering Committee has set up a working group to conduct a survey on the use of Artificial Intelligence (AI) techniques by GDR MACS researchers. This group, led by Eric Bonjour and Laurent Geneste, was composed of Damien Trentesaux, Vincent Cheutet, Bernard Grabot, Samir Lamouri and Olivier Cardin. The results of this survey were published on the GDR MACS website in January 2022. The group has elaborated a list of domains and a list of research objects studied. It distinguished 4 main classes of AI techniques (Operational Research (OR) approaches; Knowledge modeling and reasoning approaches; Data approaches; Transversal) in which 20 identified AI techniques were classified. He then built a web tool to support a questionnaire, which was distributed to the members of the GDR MACS in June 2022. 139 people responded to this survey, mostly lecturers and professors (92). The respondents had a research activity of more than 5 years (117) but have an experience in AI of less than 5 years (63) or are without experience (22). The research areas concerned are well representative of the areas covered by the GDR MACS with half of the respondents (73/139) in automation (control and piloting, estimation and observation) and the other half in industrial engineering (model-driven engineering, OR and decision support, knowledge engineering and data science, maintenance, planning, etc.).In terms of research topics, the working group noted a predominance of "robotics, cobotics, mechatronics" and "design" with a strong presence of more recent themes such as "IoT, cyber-physical systems" or "Digital Twins" or themes related to major societal transitions, such as transport, energy, sustainable development and health.Regarding the use of AI techniques, 3 levels have been distinguished: (user; contributor; interested). There is a predominance of "machine learning" (57; 25; 38) and "heuristic approaches" (28; 14; 14) with a strong interest in "Multi-Agent Systems" (9; 9; 20), and this, in a transversal way to the research domains (in automatic control and industrial engineering). Sustained contributions (>12) on "logic-based techniques" and on "uncertain knowledge" have been noted. A particular interest (>15) also emerges on "human-AI interaction" and on "validation, explanation, confidence" in AI.About 20% of the respondents have a contribution in "Machine learning", mainly confirmed researchers (with more than 10 years of experience). The contributions are rather distributed according to the experience in AI, with a dominance for researchers with more than 5 years of experience in AI.Then, clusters were searched on the domains from the answers obtained. Logically, the domains "Control, Management + Estimation, Observation" (27 respondents), "Systems Analysis, Simulation, Verification, Proof" (38) and "Identification" (41) have shown their proximity: we find here the classical domains of Automatic Control. In the same way, the domains "Knowledge engineering and data sciences", "Modeling, model-driven engineering", "Information systems" and "Systems analysis, simulation, verification, proof" have shown their proximity (23 respondents). It should be noted that the domain "systems analysis, simulation, verification, proof" is transversal to these two clusters. Another cluster related to the use of "OR and decision support" techniques in "Planning and Scheduling" was identified (10 respondents). Finally, contrary to what one might have supposed, the fields of "Diagnosis, fault detection" and "Maintenance, prognosis" did not show strong proximity (only 5 respondents).Le Comité de Direction du GDR MACS a mis en place un groupe de travail pour mener une enquête sur l'utilisation des techniques d'Intelligence Artificielle (IA) par les chercheurs du GDR MACS. Ce groupe, animé par Eric Bonjour et Laurent Geneste, était composé de Damien Trentesaux, Vincent Cheutet, Bernard Grabot, Samir Lamouri et Olivier Cardin. Les résultats de cette enquête ont été publiés sur le site du GDR MACS en janvier 2022. Le groupe a élaboré une liste des domaines et une liste des objets de recherche étudiés. Il a distingué 4 grandes classes de techniques d'IA (Approches type Recherche Opérationnelle (RO) ; Approches modélisation des connaissances et raisonnement ; Approches données ; Transversal) dans lesquelles 20 techniques d'IA identifiées ont été classées. Il a ensuite construit un outil web pour supporter un questionnaire, qui a été diffusé aux membres du GDR MACS en juin 2022. 139 personnes ont répondu à cette enquête, en majorité des maîtres de conférences et professeurs (92). Les répondants avaient une activité de recherche de plus de 5 ans (117) mais ont une expérience en IA de moins de 5 ans (63) ou sont sans expérience (22). Les domaines de recherche concernés sont bien représentatifs des domaines couverts par le GDR MACS avec pour moitié des répondants (73 /139), l'automatique (commande et pilotage, estimation et observation) et pour l'autre moitié, le génie industriel (ingénierie dirigée par les modèles, RO et aide à la décision, ingénierie des connaissances et sciences des données, maintenance, planification…).Au niveau des objets de recherche, le groupe de travail a noté une prédominance de la "robotique, cobotique, mécatronique" et de la "conception" avec une forte présence de thèmes plus récents comme l’ "IoT, systèmes cyber-physiques" ou les "Jumeaux numériques" ou de thèmes en lien avec des transitions sociétales majeures, comme les transports, l'énergie, le développement durable et la santé.En ce qui concerne l'utilisation des techniques d'IA, 3 niveaux ont été distingués : (utilisateur ; contributeur ; intéressé). Il ressort une prédominance de l’ "apprentissage automatique (machine learning)" (57 ; 25 ; 38) et des "approches heuristiques" (28 ; 14 ; 14) avec un intérêt marqué pour les "Systèmes Multi-Agents" (9 ; 9 ; 20), et ce, de façon transversale aux domaines de recherche (en automatique et en génie industriel). Des contributions soutenues (>12) sur les "techniques à base de logique" et sur les "connaissances incertaines" ont été relevées. Un intérêt particulier (>15) ressort aussi sur l' "interaction humains- IA" et sur la "validation, explication, confiance" dans l'IA.Environ 20% des répondants ont une contribution en "Apprentissage automatique", principalement des chercheurs confirmés (de plus de 10 ans d'expérience). Les contributions sont plutôt réparties en fonction de l’expérience en IA, avec une dominance pour les chercheurs ayant plus de 5 ans d’expérience en IA.Ensuite, des clusters ont été recherchés sur les domaines à partir des réponses obtenues. Fort logiquement, les domaines "Commande, pilotage + Estimation, observation" (27 répondants), "Analyse des systèmes, simulation, vérification, preuve" (38) et "Identification" (41) ont montré leur proximité : on retrouve ici les domaines classiques de l’Automatique. De la même façon, les domaines " Ingénierie des connaissances et sciences des données", "Modélisation, ingénierie dirigée par les modèles", "Systèmes d'information" et " Analyse des systèmes, simulation, vérification, preuve" ont montré leur proximité (23 répondants). A noter que le domaine "analyse des systèmes, simulation, vérification, preuve" est transversal à ces deux clusters. Un autre cluster relatif à l'utilisation des techniques de "RO et aide à la décision" en "Planification et Ordonnancement" a été identifié (10 répondants). Enfin, contrairement à ce que l'on aurait pu supposer, les domaines "diagnostic, détection de fautes" et "Maintenance, pronostic" n'ont pas fait apparaître de proximité forte (seulement 5 répondants)

About Universality and Thermodynamics of Turbulence

This paper investigates the universality of the Eulerian velocity structure functions using velocity fields obtained from the stereoscopic particle image velocimetry (SPIV) technique in experiments and direct numerical simulations (DNS) of the Navier-Stokes equations. It shows that the numerical and experimental velocity structure functions up to order 9 follow a log-universality (Castaing et al. Phys. D Nonlinear Phenom. 1993); this leads to a collapse on a universal curve, when units including a logarithmic dependence on the Reynolds number are used. This paper then investigates the meaning and consequences of such log-universality, and shows that it is connected with the properties of a “multifractal free energy„, based on an analogy between multifractal and thermodynamics. It shows that in such a framework, the existence of a fluctuating dissipation scale is associated with a phase transition describing the relaminarisation of rough velocity fields with different Hölder exponents. Such a phase transition has been already observed using the Lagrangian velocity structure functions, but was so far believed to be out of reach for the Eulerian data

Optical and electronic properties in ferroelectric barium titanate-based compounds

International audienc

Metal–organic framework/graphene oxide composites for CO 2 capture by microwave swing adsorption

International audienceMetal–organic frameworks/graphene oxide in situ composites are promising candidates for the CO 2 capture microwave swing adsorption process

Eulerian vs Lagrangian Irreversibility in an experimental turbulent swirling flow

Accepted paperInternational audienceIn a turbulent fluid, the time-reversal symmetry is explicitly broken by viscosity, and spontaneously broken in the inviscid limit. Recently, Drivas proved the equivalence of two different local indicators of time-irreversibility: i) an Eulerian one, based on regularity properties of the velocity field ii) a Lagrangian one, based on symmetry properties of the trajectories under time reversal. We test this equivalence in a turbulent Von Kármán experiment at a resolution of the order of the Kolmogorov scale using a high resolution 4D-PTV technique. We use the equivalence to perform the first joined Eulerian-Lagrangian exploration of the dynamics leading to time irreversibility, and find that it is linked with vortex interaction, suggesting a link between irreversibility and singularity