Etude lagrangienne de la dispersion dans un canal plan turbulent

Nous effectuons une étude expérimentale lagrangienne de la dispersion de traceurs passif par un écoulement turbulent dans un canal plan entre deux parois parallèles. Nous suivons la trajectoire de particles de flottabilité nulle par imagerie ultrarapide. Nous analysons ainsi les propriétés statistique des trajectoires, vitesses et accélération en fonction de la distance au parois

Lagrangian acceleration statistics in a turbulent channel flow

Lagrangian acceleration statistics in a fully developed turbulent channel flow at $Re_\tau = 1440$ are investigated, based on tracer particle tracking in experiments and direct numerical simulations. The evolution with wall distance of the Lagrangian velocity and acceleration time scales is analyzed. Dependency between acceleration components in the near-wall region is described using cross-correlations and joint probability density functions. The strong streamwise coherent vortices typical of wall-bounded turbulent flows are shown to have a significant impact on the dynamics. This results in a strong anisotropy at small scales in the near-wall region that remains present in most of the channel. Such statistical properties may be used as constraints in building advanced Lagrangian stochastic models to predict the dispersion and mixing of chemical components for combustion or environmental studies.Comment: accepted for publication in Physical Review Fluid

Étude Lagrangienne d'une turbulence inhomogène

Inhomogeneous turbulence is experimentally investigated in a Lagrangian framework. Measurements of tracer and non-tracer particles in a turbulent channel were made, and were used to extract Lagrangian statistics conditioned on their initial distance to the channel wall. Highly resolved in time and space, these measurements provide the three components of position, velocity, and acceleration along a particle trajectory from very close to the channel wall (approx 10) to the channel center. Lagrangian time correlations allow the direct measurement of velocity and acceleration timescales in each direction, and characterize the inhomogeneity and anisotropy of the turbulent channel from the Lagrangian perspective. Small scale-anisotropy, characterized by the skewness and the correlation of the components of the acceleration, was found to be significant throughout the channel. Significant scale separation between the magnitude and components of acceleration was found across the channel, even in the near-wall region. Two classes of non-tracer particle trajectories were also measured, allowing direct comparison of tracer and non-tracer statistics from the highly-sheared anisotropic zone near the channel wall to the more homogeneous outer layer. Non-tracer acceleration statistics in the turbulent channel were found to be significantly different from similar results in homogeneous, isotropic turbulence. These statistics are necessary components of advanced Lagrangian stochastic models to predict dispersion and mixing in inhomogeneous turbulence.Une turbulence inhomogène est étudiée expérimentalement dans un contexte lagrangien. La mesure des trajectoires de traceurs lagrangiens et de particules inertielles a été effectuée dans un canal plan turbulent et a été utilisée pour obtenir des statistiques lagrangiennes conditionnées à leur distance initiale par rapport à la paroi. Ces mesures à haute résolution en temps et en espace fournissent les trois composantes de la position, la vitesse et l'accélération le long de la trajectoire d'une particule individuelle depuis des distances très proches de la paroi (~10 unités de paroi) jusqu'au centre du canal. Les corrélations temporelles lagrangiennes ont permis la mesure directe des échelles de temps de la vitesse et l'accélération dans chacune des trois directions. Ces échelles caractérisent l'inhomogénéité et l'anisotropie du canal turbulent dans une perspective lagrangienne. Une anisotropie à petite échelle, quantifiée par la "skewness", et les corrélations entre composantes de l'accélération sont observées dans tout le canal. Une séparation d'échelle significative entre les composantes de l'accélération et son amplitude a été mesurée au travers du canal notamment dans la zone proche de la paroi. Deux classes de particules inertielles ont été étudiées permettant ainsi la comparaison directe entre statistiques des traceurs et des non-traceurs dans la zone de fort cisaillement et de forte anisotropie proche de la paroi jusqu'à la région plus homogène du centre. Les propriétés statistiques des particules inertielles dans le canal turbulent sont significativement différentes de celles observées en turbulence homogène isotrope. Ces statistiques sont les ingrédients nécessaires à la construction de modèles stochastiques lagrangiens pour la prédiction de la dispersion et du mélange en turbulence inhomogène

A Lagrangian study of inhomogeneous turbulence

Une turbulence inhomogène est étudiée expérimentalement dans un contexte lagrangien. La mesure des trajectoires de traceurs lagrangiens et de particules inertielles a été effectuée dans un canal plan turbulent et a été utilisée pour obtenir des statistiques lagrangiennes conditionnées à leur distance initiale par rapport à la paroi. Ces mesures à haute résolution en temps et en espace fournissent les trois composantes de la position, la vitesse et l'accélération le long de la trajectoire d'une particule individuelle depuis des distances très proches de la paroi (~10 unités de paroi) jusqu'au centre du canal. Les corrélations temporelles lagrangiennes ont permis la mesure directe des échelles de temps de la vitesse et l'accélération dans chacune des trois directions. Ces échelles caractérisent l'inhomogénéité et l'anisotropie du canal turbulent dans une perspective lagrangienne. Une anisotropie à petite échelle, quantifiée par la "skewness", et les corrélations entre composantes de l'accélération sont observées dans tout le canal. Une séparation d'échelle significative entre les composantes de l'accélération et son amplitude a été mesurée au travers du canal notamment dans la zone proche de la paroi. Deux classes de particules inertielles ont été étudiées permettant ainsi la comparaison directe entre statistiques des traceurs et des non-traceurs dans la zone de fort cisaillement et de forte anisotropie proche de la paroi jusqu'à la région plus homogène du centre. Les propriétés statistiques des particules inertielles dans le canal turbulent sont significativement différentes de celles observées en turbulence homogène isotrope. Ces statistiques sont les ingrédients nécessaires à la construction de modèles stochastiques lagrangiens pour la prédiction de la dispersion et du mélange en turbulence inhomogène.Inhomogeneous turbulence is experimentally investigated in a Lagrangian framework. Measurements of tracer and non-tracer particles in a turbulent channel were made, and were used to extract Lagrangian statistics conditioned on their initial distance to the channel wall. Highly resolved in time and space, these measurements provide the three components of position, velocity, and acceleration along a particle trajectory from very close to the channel wall (approx 10) to the channel center. Lagrangian time correlations allow the direct measurement of velocity and acceleration timescales in each direction, and characterize the inhomogeneity and anisotropy of the turbulent channel from the Lagrangian perspective. Small scale-anisotropy, characterized by the skewness and the correlation of the components of the acceleration, was found to be significant throughout the channel. Significant scale separation between the magnitude and components of acceleration was found across the channel, even in the near-wall region. Two classes of non-tracer particle trajectories were also measured, allowing direct comparison of tracer and non-tracer statistics from the highly-sheared anisotropic zone near the channel wall to the more homogeneous outer layer. Non-tracer acceleration statistics in the turbulent channel were found to be significantly different from similar results in homogeneous, isotropic turbulence. These statistics are necessary components of advanced Lagrangian stochastic models to predict dispersion and mixing in inhomogeneous turbulence

Marine Hydrokinetic Turbine Array Performance and Wake Characteristics

Thesis (Master's)--University of Washington, 2013Three scale model horizontal axis MHK turbines (1:45) were tested in a flume at various array spacings. The scale rotors are based on the full-scale Department of Energy Reference Model 1, modified to reproduce the hydrodynamic performance of the full-scale turbine (20 m diameter) at the reduced experimental Reynolds number (10^5 vs 10^6, based on chord length). Flow incident on the turbines and in the wakes was characterized by Particle Image Velocimetry (PIV) and Acoustic Doppler Velocimetry (ADV) measurements. Tip speed ratio (TSR) similarity of the turbines is achieved by controlling the torque applied by magnetic particle brakes. Single turbines were characterized over a range of mean freestream velocities to explore the effect of Reynolds number on turbine performance. Measured turbine efficiencies of approximately 40% are similar to efficiencies predicted from full-scale simulations, indicating similar power extraction efficiency at scale. Wake characteristics and turbine efficiencies have been investigated at a range of TSR's, with the goal of determining array spacing and operating conditions that maximize overall array efficiency

Classification of GPR Signals via Covariance Pooling on CNN Features within a Riemannian Framework

International audienceWe consider the problem of classifying Ground Penetrating Radar (GPR) signals by using covariance matrices descriptors computed on convolutional features obtained from Mo-bileNetV2 Convolutional Neural Network (CNN) first layers. This approach allows to leverage the rich data representation obtained from CNNs and the low-dimensionality of secondorder statistics. Then the Riemannian geometry of covariance matrices is leveraged to improve classification rate. The proposed approach allows then to perform automatic classification of buried objects with few labeled data available. We also consider the scenario of an airbone radar and provide results at different elevations

Nouvel algorithme d'inversion robuste pour le RADAR GPR

International audienceDans ce papier, nous proposons une nouvelle méthode d'inversion dans le but d'améliorer la détection d'objets enfouis. Pour cette détection, on utilise un RADAR GPR (Ground Penetrating Radar) qui émet une onde qui va traverser le sous sol et se réfléchir sur d'éventuels objets enterrés. A cause du mouvement du RADAR la réponse de ces objets a une forme d'hyperbole. L'approche proposée dans ce papier est basée sur un modèle convolutif avec dictionnaire et une matrice rang faible. Le problème d'optimisation utilise une norme d'Huber à la place de la norme classique pour avoir une meilleure robustesse au bruit qui est très présent dans une image GPR. Nous testons notre approche sur un jeu de données réelles fourni par la société Géolithe et montrons l'apport de la norme de Huber par rapport à la norme classique

Classification d'objets enfouis par un modèle du second d'ordre en utilisant des données GPR

National audienceDans ce papier, nous considérons un problème de classification multi-classes des signaux de radar à pénétration de sol (GPR pour Ground Penetrating Radar). Ce type de système permet de fournir une image du sous-sol et en particulier des objets enfouis. A cause du mouvement du RADAR, la réponse des objets est hyperbolique. Nous proposons donc d'effectuer cette classification à partir d'imagettes de ces hyperboles. Pour ce faire, le modèle proposé utilise des matrices de covariances calculées en sortie de filtre d'un réseau peu profond. L'estimation est effectuée avec un pipeline comprenant une étape de backpropagation et des couches convolutives adaptées aux matrices de covariances sont ensuite ajoutées. Ces dernières permettent d'effectuer une réduction de dimension avant d'effectuer la classification en fin de réseau. Différentes couches basées sur des concepts de géométrie riemannienne gèrent les spécificités des matrices de covariances dans la classification. L'approche proposée permet alors d'effectuer une classification automatique des objets enfouis avec les données étiquetées disponibles. Nous testons notre approche sur un jeu de données réelles fourni par la société Géolithe

Nouvel algorithme robuste d'inversion par codage convolutionnel parcimonieux pour les images de radar à pénétration de sol

International audienceIn this paper, we propose two algorithms to enhance the interpretability of the hyperbola in B-scans obtained with a Ground Penetrating Radar (GPR). These hyperbolas are the responses of buried objects or cavities. To correctly detect and classify them, a denoising is typically necessary for GPR images as the signal-to-noise ratio is low, and the various interfaces naturally present in the earth have a strong response. Both algorithms are based on a sparse convolutional coding model plus a low rank component. It is solved through an Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) framework. In order to take into account the presence of outliers and the artifacts caused by the acquisition, the second algorithm is based on the Huber norm instead of the classic L2 -norm. These algorithms are tested on a real dataset labeled by geophysicists. The results show the denoising efficiency of this approach, and in particular the robustness of the second algorithm.Dans cet article, nous proposons deux algorithmes pour améliorer l'interprétabilité des hyperboles dans les B-scans obtenus avec un radar à pénétration de sol (GPR). Ces hyperboles sont les réponses d'objets enterrés ou de cavités. Pour les détecter et les classer correctement, un débruitage est généralement nécessaire pour les images GPR, car le rapport signal/bruit est faible et les différentes interfaces naturellement présentes dans le sol ont une forte réponse. Les deux algorithmes sont basés sur un modèle de codage convolutionnel parcimonieux plus une composante de faible rang. Il est résolu au moyen de l'algorithme des directions alternées (ADMM). Afin de prendre en compte la présence de valeurs aberrantes et les artefacts causés par l'acquisition, le second algorithme est basé sur la norme de Huber au lieu de la norme L2 classique. Ces algorithmes sont testés sur un ensemble de données réelles étiquetées par des géophysiciens. Les résultats montrent l'efficacité du débruitage de cette approche, et en particulier la robustesse du second algorithme

Relative dispersion of particle pairs in turbulent channel flow

International audienceLagrangian tracking of particle pairs is of fundamental interest in a large number of environmental applications dealing with contaminant dispersion and passive scalar mixing. The aim of the present study is to extend the observations available in the literature on relative dispersion of fluid particle pairs to wall-bounded turbulent flows, by means of particle pair tracking in direct numerical simulations (DNS) of a turbulent channel flow. The mean-square change of separation between particle pairs follows a clear ballistic regime at short times for all wall distances. The Eulerian structure functions governing this short-time separation are characterised in the channel, and allow to define a characteristic time scale for the ballistic regime, as well as a suitable normalisation of the mean-square separation leading to an overall collapse for different wall distances. Through fluid particle pair tracking backwards and forwards in time, the temporal asymmetry of relative dispersion is illustrated. At short times, this asymmetry is linked to the irreversibility of turbulence, as in previous studies on homogeneous isotropic flows. The influence of the initial separation (distance and orientation) as well as the influence of mean shear are addressed. By decomposing the mean-square separation into the dispersion by the fluctuating velocity field and by the average velocity, it is shown that the influence of mean shear becomes important at early stages of dispersion close to the wall but also near the channel centre. The relative dispersion tensor ∆ i j is also presented and particularly the sign and time evolution of the cross-term ∆ xy are discussed. Finally, a ballistic cascade model previously proposed for homogeneous isotropic turbulence is adapted here to turbulent channel flows. Preliminary results are given and compared to the DNS. Future developments and assumptions in two particle stochastic models can be gauged against the issues and results discussed in the present study