Adaptation de la modélisation hybride eulérienne/lagrangienne stochastique de Code_Saturne à la dispersion atmosphérique de polluants à l’échelle micro-météorologique et comparaison à la méthode eulérienne

par Meïssam Bahlali

Thèse de doctorat en Sciences et Techniques de l'Environnement

Sous la direction de Bertrand Carissimo.

Soutenue le 19-10-2018

à Paris Est , dans le cadre de École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....) , en partenariat avec Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne) (laboratoire) et de Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique / CEREA (laboratoire) .

Le président du jury était Philippe Drobinski.

Le jury était composé de Bertrand Carissimo, Jacques Moussafir.

Les rapporteurs étaient Mireille Bossy.


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans un projet de modélisation numérique de la dispersion atmosphérique de polluants à travers le code de mécanique des fluides numérique Code_Saturne. L'objectif est de pouvoir simuler la dispersion atmosphérique de polluants en environnement complexe, c'est-à-dire autour de centrales, sites industriels ou en milieu urbain. Dans ce contexte, nous nous concentrons sur la modélisation de la dispersion des polluants à micro-échelle, c'est-à-dire pour des distances de l'ordre de quelques mètres à quelques kilomètres et correspondant à des échelles de temps de l'ordre de quelques dizaines de secondes à quelques dizaines de minutes : on parle de modélisation en champ proche. L’approche suivie dans ces travaux de recherche suit une formulation hybride eulérienne/lagrangienne, où les champs dynamiques moyens relatifs au fluide porteur (pression, vitesse, température, turbulence) sont calculés via une approche eulérienne et sont ensuite fournis au solveur lagrangien. Ce type de formulation est couramment utilisé dans la littérature atmosphérique pour son efficacité numérique. Le modèle lagrangien stochastique considéré dans nos travaux est le Simplified Langevin Model (SLM), développé par Pope (1985,2000). Ce modèle appartient aux méthodes communément appelées méthodes PDF (Probability Density Function), et, à notre connaissance, n'a pas été exploité auparavant dans le contexte de la dispersion atmosphérique. Premièrement, nous montrons que le SLM respecte le critère dit de mélange homogène (Thomson, 1987). Ce critère, essentiel pour juger de la bonne qualité d'un modèle lagrangien stochastique, correspond au fait que si des particules sont initialement uniformément réparties dans un fluide incompressible, alors elles doivent le rester. Nous vérifions le bon respect du critère de mélange homogène pour trois cas de turbulence inhomogène représentatifs d'une large gamme d'applications pratiques : une couche de mélange, un canal plan infini, ainsi qu'un cas de type atmosphérique mettant en jeu un obstacle au sein d'une couche limite neutre. Nous montrons que le bon respect du critère de mélange homogène réside simplement en la bonne introduction du terme de gradient de pression en tant que terme de dérive moyen dans le modèle de Langevin (Pope, 1987; Minier et al., 2014; Bahlali et al., 2018c). Nous discutons parallèlement de l'importance de la consistance entre champs eulériens et lagrangiens dans le cadre de telles formulations hybrides eulériennes/lagrangiennes. Ensuite, nous validons le modèle dans le cas d'un rejet de polluant ponctuel et continu, en conditions de vent uniforme et turbulence homogène. Dans ces conditions, nous disposons en effet d'une solution analytique nous permettant une vérification précise. Nous observons que dans ce cas, le modèle lagrangien discrimine bien les deux différents régimes de diffusion de champ proche et champ lointain, ce qui n'est pas le cas d'un modèle eulérien à viscosité turbulente (Bahlali et al., 2018b).Enfin, nous travaillons sur la validation du modèle sur plusieurs campagnes expérimentales en atmosphère réelle, en tenant compte de la stratification thermique de l'atmosphère et de la présence de bâtiments. Le premier programme expérimental considéré dans nos travaux concerne le site du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique), dans la banlieue sud de Paris, et met en jeu une stratification stable de la couche limite atmosphérique. La seconde campagne étudiée est l'expérience MUST (Mock Urban Setting Test). Réalisée aux Etats-Unis, dans le désert de l'Utah, cette expérience a pour but de représenter une ville idéalisée, au travers d'un ensemble de lignées de conteneurs. Deux rejets ont été simulés et analysés, respectivement en conditions d'atmosphère neutre et stable (Bahlali et al., 2018a)

  • Titre traduit

    Adaptation of the hybrid Eulerian/Lagrangian stochastic model of the CFD code Code_Saturne to pollutant atmospheric dispersion at the micro-meteorological scale and comparison with the Eulerian method


  • Résumé

    This Ph.D. thesis is part of a project that aims at modeling pollutant atmospheric dispersion with the Computational Fluid Dynamics code Code_Saturne. The objective is to simulate atmospheric dispersion of pollutants in a complex environment, that is to say around power plants, industrial sites or in urban areas. In this context, the focus is on modeling the dispersion at micro-scale, that is for distances of the order of a few meters to a few kilometers and corresponding to time scales of the order of a few tens of seconds to a few tens of minutes: this is also called the near field area. The approach followed in this thesis follows a hybrid Eulerian/Lagrangian formulation, where the mean dynamical fields relative to the carrier fluid (pressure, velocity, temperature, turbulence) are calculated through an Eulerian approach and are then provided to the Lagrangian solver. This type of formulation is commonly used in the atmospheric literature for its numerical efficiency. The Lagrangian stochastic model considered in our work is the Simplified Langevin Model (SLM), developed by Pope (1985,2000). This model belongs to the methods commonly referred to as PDF (Probability Density Function) methods, and, to our knowledge, has not been used before in the context of atmospheric dispersion. First, we show that the SLM meets the so-called well-mixed criterion (Thomson, 1987). This criterion, essential for any Lagrangian stochastic model to be regarded as acceptable, corresponds to the fact that if particles are initially uniformly distributed in an incompressible fluid, then they must remain so. We check the good respect of the well-mixed criterion for three cases of inhomogeneous turbulence representative of a wide range of practical applications: a mixing layer, an infinite plane channel, and an atmospheric-like case involving an obstacle within a neutral boundary layer. We show that the good respect of the well-mixed criterion lies simply in the good introduction of the pressure gradient term as the mean drift term in the Langevin model (Pope, 1987; Minier et al., 2014; Bahlali et al., 2018c). Also, we discuss the importance of consistency between Eulerian and Lagrangian fields in the framework of such Eulerian/Lagrangian hybrid formulations. Then, we validate the model in the case of continuous point source pollutant dispersion, under uniform wind and homogeneous turbulence. In these conditions, there is an analytical solution allowing a precise verification. We observe that in this case, the Lagrangian model discriminates well the two different near- and far-field diffusion regimes, which is not the case for an Eulerian model based on the eddy-viscosity hypothesis (Bahlali et al., 2018b).Finally, we work on the validation of the model on several experimental campaigns in real atmosphere, taking into account atmospheric thermal stratification and the presence of buildings. The first experimental program considered in our work has been conducted on the `SIRTA' site (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique), in the southern suburb of Paris, and involves a stably stratified surface layer. The second campaign studied is the MUST (Mock Urban Setting Test) experiment. Conducted in the United States, in Utah's desert, this experiment aims at representing an idealized city, through several ranges of containers. Two cases are simulated and analyzed, respectively corresponding to neutral and stable atmospheric stratifications (Bahlali et al., 2018a)


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