AFM, Maison de la Mécanique, 39/41 rue Louis Blanc, 92400 Courbevoie, France(FR)
Abstract
La prédiction numérique des effets de transfert de masse dans les écoulements diphasiques est un outil fondamental dans plusieurs domaines tels que la production d'énergie, les moteurs aérospatiaux,... Un des problèmes est lié au traitement du mélange liquide-vapeur, notamment au niveau thermodynamique. Dans la littérature, de nombreuses équations d'états sont proposées ; néanmoins, on préfère en général utiliser des équations 'convexes', c'est-à-dire, qui présentent une vitesse du son toujours réelle au-dessous de la courbe de saturation dans le mélange liquide-vapeur. L'équation d'état 'Stiffened Gas (SG)' en est un exemple, qui permet un bon compromis entre la facilité d'implémentation et la précision au niveau thermodynamique. Cependant, son utilisation dans la phase gaz ne garantit pas la prise en compte des effets de gaz réel, qui requièrent des lois beaucoup plus complexes généralement non-convexes. Cette étude se concentre sur la formulation d'un algorithme innovant de couplage fort entre un modèle de type SG et une équation d'état complexe quelconque pour la modélisation de la phase gazeuse, basé sur des données expérimentales. En outre, on souhaite considérer les incertitudes inhérentes au modèle, qui concernent certains paramètres thermiques et calorifiques. L'algorithme proposé sera basé sur un cadre bayésien et des techniques de quantification d'incertitudes, permettant la prise en compte d'incertitudes sur les mesures et le modèle. Il réalisera le couplage des deux équations grâce à une calibration de paramètres, cohérente par rapport à la thermodynamique des fluides considérés. La méthode sera appliquée à plusieurs cas d'étude, utilisant différents fluides et différentes lois d'état pour la phase gazeuse. Enfin, un résultat de simulation d'écoulements fluides incluant le nouveau modèle thermodynamique sera montré
