Agglomération de l’aluminium dans les propergols solides : étude des phénomènes physiques associés par ombroscopie et simulation numérique

Aluminum agglomeration for solid propellants : investigation of underlying physical phenomena via shadowgraphy and numerical simulation

• Auteur / Autrice : Thomas Decker
• Direction : Jérôme Anthoine, Robin Devillers, Stany Gallier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energétique et transferts
• Date : Soutenance le 04/04/2024
• Etablissement(s) : Toulouse, ISAE
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, énergétique, génie civil et procédés (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Équipe d'accueil doctoral Énergétique et dynamique des fluides (Toulouse, Haute-Garonne)
• Jury : Président / Présidente : Fabien Halter
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Fabien Halter, Jean-Bernard Blaisot, Séverine Barbosa, Filippo Maggi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Bernard Blaisot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Aluminium

Propergols solides

Traitement d'images -- Techniques numériques

Modèles mathématiques

Agglomération

Mots clés libres

Agglomération

Modélisation

Analyse d'image

Propergols solides

Aluminium

Mesures expérimentales

Agglomeration

Modelling

Image analysis

Solid propellant

Aluminium

Experimental measure

Résumé

Les moteurs à propergol solide (MPS) sont couramment employés en propulsion civile et militaire. La plupart incorpore dans leur carburant des particules d’aluminium, sujettes à divers mécanismes physiques générant des agglomérats, gouttes contenant jusqu’à plusieurs centaines de particules initiales. Or, ces gouttes d’aluminium interagissent avec le gaz produit par combustion du propergol solide. Ces interactions peuvent réduire les performances ou induire des instabilités, néfastes pour la bonne utilisation du moteur. Ces interactions dépendent au premier ordre de la taille initiale des gouttes, il est donc primordial de prédire l’agglomération des particules d’aluminium dans les MPS.Les phénomènes physiques associés à l’agglomération sont peu compris et mal maîtrisés. Les modèles de la littérature sont simplifiés et incomplets par manque de caractérisations expérimentales des mécanismes causant l’agglomération, et des phénomènes physiques la limitant.Cette thèse vise à observer ces phénomènes physiques d’agglomération par des diagnostics expérimentaux précis et à les caractériser par des outils d’analyse d’images avancés. Le but est par ailleurs d’expliciter l’influence de paramètres comme la pression ou la granulométrie sur les mécanismes et phénomènes physiques impliqués. L’objectif final est la réalisation d’un modèle capable de prédire l’agglomération avec précision. Des compositions de propergol à particules inertes sont étudiées en premier lieu, car plus simples à étudier et permettant l’analyse précise de phénomènes physiques spécifiques tels que la formation d’agrégats.Pour cela, des mesures haute cadence d’ombroscopie sont réalisées. L’agrégation des particules inertes lors de la combustion du propergol solide est visualisée en détail, et analysée par de nouveaux algorithmes performants d’analyse d’image développés pour l’occasion. Il est montré que la taille des grains oxydants du propergol solide influence au premier ordre le mécanisme de formation d’agrégats au niveau de la surface du propergol. L’analyse des agrégats formés est réalisée dans le gaz, elle montre la forte influence de la pression sur l’intensité de l’agglomération des particules inertes, avec un maximum d’agglomération à des pressions modérées de 4 à 6 bars.De façon similaire, l’agrégation des particules d’aluminium et leur coalescence en agglomérats sont observées par des mesures de visualisation haute cadence, pouvant monter jusqu’à 77 kHz. L’importance de plusieurs mécanismes physiques complexes est démontrée, tels que la coalescence de multiples agrégats/agglomérats nommée super-fusion, l’oxydation des agglomérats encore attachés à la surface, ou la prépondérance des phénomènes physiques qui limitent l’agglomération. La mesure de la taille des gouttes d’aluminium formées est réalisée par des outils d’analyse d’images précis reposant sur l’apprentissage profond, confirmant les paramètres fondamentaux déterminant l’agglomération : la granulométrie des grains oxydants du propergol et la pression.Un modèle d’agglomération est développé à partir de ces analyses expérimentales. Un premier modèle est réalisé pour les particules inertes, en modélisant les forces d’adhésion et de traînée analysées expérimentalement par ombroscopie. Les premières simulations montrent des résultats encourageants, mais la reproduction de l’agglomération observée expérimentalement est limitée, montrant la complexité des phénomènes physiques impliqués. Un second modèle est réalisé pour les particules d’aluminium, en incluant un critère d’allumage ou de super-fusion des agrégats, critères développés à partir des observations expérimentales. Il est montré que les grandeurs expérimentales sont très bien reproduites par simulation numérique pour des propergols de composition différente à plusieurs pressions, montrant la capacité du modèle à prédire correctement l’agglomération pour les propergols testés.

Solid rocket motors (SRMs) are widely used in propulsion. Most contain aluminum particles, subject to various physical mechanisms leading to agglomerate formations, i.e. droplets containing up to several hundreds of single particles. The aluminum droplets interact with the gas flow from the solid propellant combustion. These interactions can reduce performance or induce instabilities that are detrimental to engine operation. Since the interactions depend directly on the droplet size, predicting aluminum agglomeration accurately is crucial.The physical phenomena associated with agglomeration are poorly understood. Models from the literature are incomplete due to a lack of experimental characterization for both the physical mechanisms causing agglomeration and the limiting phenomena.The present PhD work aims to observe the physical phenomena associated with particle agglomeration using precise experimental diagnostics and analyzing them with powerful image analysis tools. The idea is to clarify the influence of various physical parameters on the physical mechanisms and phenomena involved. The final goal is to develop an accurate agglomeration model.Propellants with inert particles are considered first, as they are simpler to study and enable precise analysis of specific physical phenomena such as aggregate formation. For this purpose, high-speed shadowgraphy measurements are carried out. Inert particle aggregation is visualized during the solid propellant combustion. It is analyzed by powerful new image analysis algorithms. The size of the oxidizing grains in the solid propellant has a first-order influence on the aggregate formation mechanism on the propellant surface. Analysis of the resulting aggregates is carried out in the gas flow, showing the strong influence of pressure on the intensity of inert particle agglomeration, with an agglomeration peak at moderate pressures of 4 to 6 bar.Similarly, the aggregation of aluminum particles and their coalescence into agglomerates is observed by high-speed visualization up to 77 kHz. The importance of complex physical mechanisms is demonstrated, such as the coalescence of multiple aggregates/agglomerates (called second mergence), the oxidation of agglomerates still attached to the burning surface, or the preponderance of various physical phenomena that limit agglomeration. The aluminum droplet size resulting from agglomeration is measured using accurate image analysis tools based on neural networks. Two fundamental parameters have an impact on agglomeration: oxidizing grains granulometry and operating pressure.An agglomeration model is developed. An initial model is produced for inert particles, by modeling the adhesion and drag forces analyzed experimentally. Numerical simulations showed encouraging results but with limited consistency of the experimentally observed agglomeration, demonstrating the physical phenomena' complexity. A second model is developed for aluminum particles, including a criterion for ignition or second mergence of aggregates (criteria developed from experimental observations). The experimental quantities are correctly reproduced by numerical simulation for aluminized propellants with different compositions at several pressures, demonstrating the model's ability to predict agglomeration accurately.