Questions scientifiques soulevées par la démarche

La démarche précédente nous permet d’envisager la création d’un outil opérationnel permettant le suivi de polluants sur un site industriel. La mise en place de cette approche soulève différentes questions scientifiques que nous aborderons et présenterons au cours de ce travail de recherche.

• Comment reproduire une couche limite de surface par un code CFD ?

Une des difficultés majeures est de représenter l’atmosphère et plus précisément la couche limite de surface avec un code de calcul CFD. Même si ces codes sont de plus en plus utilisés du fait des améliorations des puissances de calcul, ils restent la plupart du temps utilisés comme de simples boites noires avec des paramétrisations « standards » critiquables, notamment lors de la prise en compte des effets de stratification atmosphérique. On trouve dans la littérature quelques études (Richards et Hoxey, 1993 ; Hargreaves et Wright, 2006) qui proposent des adaptations de ces codes pour des cas idéaux d’atmosphère neutre (pas de prise en compte de la thermique), mais aucune n’a été réalisée pour mettre en place une méthodologie permettant la représentation générale de la couche limite de surface. Par conséquent, nous avons axé une partie de cette thèse sur la mise en place d’une méthodologie et d’une paramétrisation nous permettant de représenter au mieux les caractéristiques physiques d’une couche limite de surface stratifiée en utilisant l’approche CFD.

• Comment caractériser la base de données ?

La base de données est un composant majeur de l’outil opérationnel. En effet, cette base de données devra comporter un nombre limité, mais suffisant, de conditions météorologiques afin de pouvoir reconstruire n’importe quel écoulement à partir des données d’un capteur. Par conséquent, la question du choix des paramètres à prendre en compte pour représenter une couche limite se pose, ainsi que la manière dont on interpolera ces paramètres pour retrouver les champs correspondant à la situation météorologique considérée.

Outre ces deux interrogations qui seront abordées et détaillées au cours de ce travail de recherche, on peut d’ores et déjà soulever des perspectives, qui par manquent de temps n’ont pas eu être abordées durant cette thèse, mais qui constituent des axes de recherche à explorer pour améliorer et élargir les champs d’application de l’outil développé.

• Comment représenter à l’échelle locale des géométries complexes ?

Les sites industriels, et plus précisément les raffineries, sont des sites composés de bâtiments à la géométrie complexe (on peut citer par exemple les unités de raffinages constituées de tuyaux). Même si les calculs CFD se font en amont de l’outil opérationnel, le temps de simulation reste tout de même une contrainte. En effet, plus le maillage nécessaire pour représenter un site est composé de nombreux éléments et plus les calculs CFD seront longs. Ainsi, si nous devons modéliser chaque détail de la raffinerie, le maillage sera tel qu’il faudrait plusieurs mois pour créer une base de données. Pour pallier ce problème, nous avons imposé une stratégie de modélisation imposant une taille minimale en dessous de laquelle la complexité des bâtiments est « lissée ». Cela permet de transformer des obstacles complexes

en des volumes simples (cubes, parallélépipèdes, etc.) dont la forme avoisine la géométrie initiale. Cette approche a cependant ses limites, notamment sur les raffineries où l’on peut trouver des bâtiments constitués d’enchevêtrements de tuyaux ne constituant pas un volume plein au même titre que les autres bâtiments. Ce sont en particulier les unités de raffinage. Au cours de cette thèse nous avons considéré ces unités comme des bâtiments pleins. Cette approche n’est clairement pas satisfaisante car elle ne permet pas le passage de l’écoulement et du polluant à l’intérieur de ces unités. Une piste à étudier pour rendre compte de cette complexité est d’utiliser une approche basée sur la notion de milieu poreux équivalent. En effet, il est possible d’envisager de traiter ces volumes non pleins par des volumes poreux qui auront des effets macroscopiques similaires à la réalité. La difficulté est de modéliser le milieu poreux de façon à ce qu’il assure un écoulement et une dispersion en accord avec ce que l’on peut observer dans la réalité.

• La représentation des termes sources

La modélisation des termes sources est un problème à part entière de fait de la nature complexe de l’écoulement au niveau de la source. Des phénomènes de surhauteur peuvent apparaître en fonction des caractéristiques d’émission notamment lorsque les conditions de vitesse et de température du polluant sortant sont très différentes des conditions atmosphériques. De plus la géométrie des sources peut aussi être de nature différente. Dans ce travail de thèse nous ne travaillerons qu’avec des sources ponctuelles, mais afin de couvrir un large spectre de géométrie, il faut envisager la prise en compte de sources surfaciques ou linéiques. Finalement, la nature du polluant mis en jeu joue aussi un rôle fondamental dans la dispersion du panache. En effet, nous avons considéré ici un polluant dont la masse volumique est égale à celle de l’air. Il serait important de prendre en compte les effets de flottabilité due à la masse volumique qui deviendront important dans une perspective de traiter la dispersion de gaz lourds.

• La modélisation inverse

La modélisation inverse est un sujet d’actualité dans le monde de la dispersion atmosphérique. Elle permet d’envisager de remonter au terme source et de le caractériser en fonction d’une concentration mesurée par un capteur. Dans un objectif de surveillance de site, cette approche de remontée au terme source constitue un atout majeur dans la détection rapide de fuite. Il serait alors intéressant à long terme de développer à partir de ce code de calcul un volet de modélisation inverse afin d’élargir les applications de cet outil.

Outres ces questions de recherche, cette thèse propose aussi de nombreux développements techniques. En effet, la construction de l’outil opérationnel demandera le développement d’un code de calcul de dispersion rapide ainsi que la création d’un couplage entre les données issues du code CFD, la base de données et le code de dispersion.

I.3.3.4. Conclusion

Pour conclure, on propose ici de présenter la méthodologie que nous allons développer lors de ce travail de thèse. Cette méthodologie, baptisée Flow’Air-3D est présentée sur la

Figure 13. Elle inclut le modèle de dispersion opérationnel nommé SLAM (Safety Lagrangian Atmospheric Model).

Figure 13 : Architecture de la méthodologie Flow’Air-3D

Logiciel « CFD temps réel » Sélection et interpolation dans

la base de données

Champ d’écoulement interpolé

Modèle de dispersion lagrangien

Résultats Champ de concentration Constitution de la base Calculs CFD « offline » pour un espace de paramètres Base de données de simulations Données d’entrée Paramètres météo du moment