La géométrie aléatoire pour la caractérisation de populations denses de particules : application aux écoulements diphasiques.

par Mathieu De langlard

Thèse de doctorat en Image, Vision, Signal

Sous la direction de Johan Debayle et de Sophie Charton.

Soutenue le 10-01-2019

à Lyon , dans le cadre de Ed Sis 488 , en partenariat avec École nationale supérieure des mines (Saint-Etienne) (établissement opérateur d'inscription) et de SPIN-ENSMSE - Centre Sciences des Processus Industriels et Naturels / SPIN-ENSMSE (laboratoire) .

Le président du jury était David Dereudre.

Le jury était composé de Sophie Charton, David Dereudre, Etienne Decencière, Maxime Moreaud, Katja Schladitz, Fabrice Lamadie.

Les rapporteurs étaient David Dereudre, Etienne Decencière.


  • Résumé

    Cette thèse a pour objectif le développement d’une nouvelle approche de modélisation géométrique 3D d’écoulements diphasiques à partir d’images 2D de projections orthogonales, afin de caractériser les systèmes de particules. L’étude porte sur des particules (ici des gouttelettes ou des bulles) de forme sphérique et ellipsoïdale. Parmi les méthodes existantes pour traiter des images 2D obtenues par projection d’un système de particules 3D, celles de reconnaissance de forme et de segmentation sont les plus utilisées. Cependant, ce type d’approche présente de fortes limitations. Pour pallier ces problèmes, un modèle géométrique aléatoire 3D (processus ponctuel marqué) est proposé. Dans le but d’ajuster le modèle aux données observées, une optimisation numérique est réalisée. Les performances de cette méthode sont évaluées via des simulations numériques d’images 2D issues de projections de particules sphériques et ellipsoïdales de géométrie connue. Les résultats montrent une bonne estimation de la morphologie 3D des particules. Une validation expérimentale est également réalisée sur un écoulement diphasique contrôlé composé d’un mélange, connu, de billes de PMMA de différentes tailles. Finalement, dans le but de caractériser des écoulements classiquement rencontrés en mécanique des fluides, l’approche est appliquée à un écoulement gaz/liquide avec différents débits de gaz. Ce travail de thèse montre l’intérêt de la modélisation géométrique aléatoire pour la caractérisation d’écoulements diphasiques et ouvre de larges perspectives sur l’étude de modèles plus flexibles permettant de contrôler des interactions (attractions/répulsions) entre particules.

  • Titre traduit

    3D geometrical characterization of populations of particles by stochastic geometry and image analysis : application to two-phase flows


  • Résumé

    This thesis aims at developing a new approach for geometric modeling of two-phase flows, from 2D images of orthogonal projections, with the objective of extracting 3D morphological characteristics of the particles. The study mainly addresses the case of droplets and bubbles of spherical and ellipsoidal shape. Among the existing methods to deal with 2D images resulting from the projection of a 3D particles system, the pattern recognition and segmentation ones are the most common. However, they present major limitations. To overcome these problems, a 3D stochastic geometrical model (a marked point process) is proposed. The model was fitted to the observed data thanks to a numerical optimization process. The method’s performance was evaluated on numerical simulations of 2D images resulting from projections of spherical and ellipsoidal particles of known geometry. The accuracy of the model to retrieve the 3D size and shape distribution of the particles was highlighted, even from high density images. Experimental validation was also performed based on fully characterized suspensions of PMMA balls, of different sizes. Finally, in order to characterize typical systems encountered in multiphase flow processes, the proposed approach was applied to a bubbly flow with different gas flow rates (i.e. for several sizes and densities of bubbles). This PhD work illustrates the relevance of stochastic geometrical modeling for the characterization of two-phase flows. It opens up wide perspectives, as e.g. the implementation of more flexible models to better describe the possible interactions (attractions/repulsions) between particles.


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