Chapitre I : Etat de l’art : Synthèse bibliographique
B- Modélisation Semi-Empirique
Plusieurs études récentes ont proposé de remplacer ces modèles phénoménologiques trop compliqués par des modèles empiriques et semi-empiriques qui se caractérisent par un temps de calcul beaucoup plus réduit qui les rend compatibles avec des applications en temps réel pour les systèmes de contrôle moteur. Finesso et al. [138] et Lequien et al. [139] ont développé des corrélations empiriques qui évaluent les effets de différents paramètres physiques sur les émissions de suie comme la pression d’injection du carburant, la richesse, la concentration d’oxygène, la température des gaz brûlés et les phases critiques de combustion :
• LÕKW N" .,#$P Ñ 30 77ƒ ∶
7 D = 0,3936. L#$P2•,O}Ô{. s2«,‚ƒ«. •S"T± C/ #$)ž},}{}. ∆CA•,•O‚}Ô†•2O‚ (1.134)
• LÕKW N" .,#$P × 30 77ƒ ∶
7 D = 1693. L#$P2•,†ƒ‚}. s2‚.†•†. C{2‡,Ô{‚. •S"T± C/ #$)ž},ƒ†«. ∆CA•,««•††•2O‚ (1.135) Plusieurs études prouvent que dans le cas des multi-injections, la formation de suie est liée principalement à la combustion de l’injection principale. Pour cela, ils prennent en compte la richesse du spray de l’injection principale au début de la combustion :
nE@>, #$= 2s
w1 + 16 ²cE@>,c1 #$³ − 1 (1.136)
Avec :
s :Le rapport stœchiométrique Air/Carburant
cE@>, #$: La distance pour laquelle le début de combustion de l’injection principale a lieu
Pour le processus de formation, ils identifient aussi le taux de dégagement de chaleur à la fin de
l’injection principale S"T± C/ #$)qui prend en compte l’interaction des gaz brûlés produits de la
combustion pilote avec le carburant injecté durant l’injection principale. Pour eux ces gaz brûlés ont un impact non négligeable sur l’état thermodynamique local ainsi que sur les conditions chimiques durant l’injection principale.
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En ce qui concerne le phénomène d’oxydation, ils définissent un nouveau paramètre de combustion
∆G'G†•2O‚(différence entre CA70 et CA95) pour représenter le taux de combustion qui se déroule
après un angle de 380 °vil et qui peut affecter le processus d’oxydation de suie. Le CA95 est d’après
Finesso [138] plus représentatif que le CA50 adopté normalement pour caractériser la phase de fin
combustion.
D’autres paramètres sont pris en compte, notamment la pression d’injection qui affecte la turbulence dans la chambre de combustion, la concentration d’oxygène locale et la richesse globale, la
température des gaz brûlés au CA95 calculée suivant le modèle 3 zones déjà décrit précédemment
[107] et la valeur maximale du carburant disponible après le début de la combustion de l’injection principale q æ,Q 3,Q ïð.
De même, Cebi et al. [140] ont développé des estimateurs de particules sous la forme des modèles de formules exponentielles. Dans leur étude, ils mettent en exergue l’effet du taux de conversion d’énergie durant la combustion de diffusion.
Barro et al. [141] proposent également une modélisation dynamique à haute fréquence à partir d’une description physique de l’évolution de suie dans le cylindre. Ce modèle utilise comme données d’entrée les caractéristiques de la combustion calculées à partir de la pression cylindre.
Ces travaux visent généralement à appliquer les modèles créés dans les stratégies de contrôle moteur comme des estimateurs virtuels de suie.
I.3.3 – Synthèse : choix d’une approche pour la modélisation
Les modèles CFD bien que très intéressants et performants pour des études amont (conception, compréhension) ne répondent clairement pas aux objectifs de cette étude, à cause de leur complexité et de leur temps de calcul rédhibitoire. Il faut donc s’orienter vers une approche simplifiée, de type zéro dimensionnelle, avec une description à l’échelle du cycle (dite dynamique HF) ou moyennée sur le cycle (dite non dynamique) (Tableau 5). Naturellement l’approche HF est plus exigeante en temps de calcul, notamment à cause d’un pas de temps forcément réduit (de l’ordre du degré vilebrequin). En revanche, pour ce qui concerne la combustion, l’approche HF permet une description détaillée du dégagement de chaleur, qui prend en compte les variations de paramètres influant sur les émissions, comme les paramètres d’injection (avance, pression, multi injection). Elle permet aussi d’accéder aux évolutions de la température moyenne au cours du cycle ainsi qu’à des températures plus locales comme la température adiabatique de flamme ou la température des gaz brûlés. Les modèles moyens conduisent nécessairement à des descriptions plus empiriques et moins phénoménologiques puisque l’échelle de temps retenue conduit à considérer les phénomènes, notamment la combustion, de manière globalisée. Cependant, pour la formation des polluants l’approche HF est plus discutable pour plusieurs raisons :
- Expérimentalement, si l’on excepte des manipulations très complexes avec un accès optique
ou un prélèvement rapide dans le cylindre, les valeurs instantanées des émissions ne sont pas disponibles, seules les concentrations à l’échappement étant mesurées.
- Ce dernier point rend très délicate la calibration d’un modèle d’émissions HF, puisque les
paramètres des modèles n’influent pas seulement sur les valeurs finales mais aussi sur les évolutions au cours du cycle dont on ne connait, dans le meilleur des cas, que la forme générale.
- Du point de vue applicatif, seules les valeurs finales des émissions sont importantes
- Enfin, l’utilisation de mécanismes relativement détaillés pour l’évaluation des émissions peut
considérablement augmenter le temps de calcul
C’est pourquoi le choix est fait de combiner une approche HF pour la description de la combustion et une modélisation moyenne (semi-physique) des émissions. Ainsi les émissions ne sont pas évaluées en fonction des paramètres moteurs de mise au point, mais en fonction de grandeurs physiques (températures, richesse) elles-mêmes évaluées via l’approche HF.
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Pour l’évaluation du dégagement de chaleur, il est important d’utiliser un modèle suffisamment physique pour réagir correctement aux variations des paramètres de mise au point du moteur. Cela exclut des modèles empiriques comme les lois de Wiebe. En revanche il n’est pas nécessaire d’utiliser un modèle inutilement complexe (multizone, PDF) puisqu’une évaluation précise de la stratification en richesse et en température n’est pas requise pour les modèles de polluants semi-physiques envisagés. Dans ces conditions, le modèle de Barba, largement utilisé et validé par la communauté scientifique et le monde industriel, apparait comme un choix raisonnable. Il conviendra de lui adjoindre une modélisation permettant de décrire l’hétérogénéité de la combustion Diesel. Ce point sera évoqué dans le chapitre III.
Tableau 5 : Tableau comparatif pour le choix de type de modélisation
Polluants
Combustion
Dynamique HF Non dynamique
3D – CFD
+ Grande précision
+ Capacité à modéliser les combustions particulières type HCCI, PCCI…
- Temps de calcul très élevé - Complexe à mettre en œuvre
0D/1D
(semi-physiques)
+ Temps de calcul modéré + Précision et prédictivité correctes
- difficulté de calibration/ validation pour l’évolution des polluants au cours du cycle
+Temps de calcul réduit + Simple à mettre en œuvre
+Précision et prédictivité suffisante
Modèles empiriques et MVEM
+ temps de calcul très réduit - Simple à mettre en œuvre
77 La synthèse bibliographique qui constitue le premier chapitre de ce mémoire a permis d’établir plusieurs bases nécessaires aux développements ultérieurs :
- La phénoménologie générale de la combustion Diesel conventionnelle a tout d’abord été rappelée
- La formation des principales espèces polluantes (NOx et suies) a ensuite été détaillée ; cela permet d’identifier les paramètres physiques essentiels pour la modélisation de ces émissions - Les différentes approches pour modéliser la combustion et les émissions ont ensuite été
passées en revue ; cela a permis de déterminer l’approche la plus appropriée compte tenu des objectifs spécifiques à cette étude
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