Modélisation multi-échelle et multi-fidélité pour des extracteurs d'énergie marine

par Beatrice Battisti

Projet de thèse en Mathématiques appliquées et calcul scientifique

Sous la direction de Michel Bergmann et de Giovanni Bracco.

Thèses en préparation à Bordeaux en cotutelle avec Politecnico di Torino , dans le cadre de École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde) , en partenariat avec IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux (laboratoire) et de Calcul Scientifique et Modélisation (equipe de recherche) depuis le 16-11-2020 .


  • Résumé

    Le but principal de cette thèse est de développer des modèles numériques et des schémas numériques associés pour prédire et optimiser l'efficacité des fermes de conversion de l'énergie des vagues. Le convertisseur d'énergie des vagues à l'étude est l'ISWEC (Inertial Sea Wave Energy Converters) développé dans l'équipe de recherche du professeur Giovanni Bracco à l'École Polytechnique de Turin. Le système consiste en une coque flottante étanche contenant une paire de systèmes gyroscopiques, connectés à deux générateurs. Les vagues provoquent le tangage de l'unité ; elle est ancrée au fond de l'océan, mais libre de se déplacer et d'osciller. Ce mouvement de tangage est intercepté par les deux systèmes gyroscopiques qui sont connectés aux générateurs, et ceux-ci transforment à leur tour ce mouvement en énergie électrique. Dans le passé, le groupe de M. Bergmann a développé un modèle numérique haute fidélité pour prédire l'efficacité d'un seul convertisseur. Ce modèle intègre une conception rapide et fiable du modèle du groupe de G. Bracco pour prendre en compte l'effet de l'amarrage ainsi que l'effet du gyroscope. Les coûts numériques impliqués pour une seule simulation sont élevés et il n'est donc pas simple de l'utiliser pour une ferme ISWEC avec des dizaines de flotteurs. La thèse portera donc sur les points suivants : - La première tâche consiste à valider et à calibrer nos simulations numériques haute fidélité sur des données expérimentales fournies par PoliTO. Il s'agit du modèle L-HF (Local High-Fidelity) - La deuxième tâche consistera à extraire les caractéristiques dominantes d'un seul ISWEC (modèle lHF) pour un sous-ensemble de conditions environnantes (l'espace des paramètres d'entrée, par exemple la hauteur et l'intensité des vagues). Différentes approches peuvent être utilisées, allant de la décomposition orthogonale correcte (POD) à d'autres algorithmes d'apprentissage machine plus récents. Dans tous les cas, un grand nombre de simulations haute fidélité doivent être réalisées. Le nombre de ces simulations peut être réduit en utilisant des stratégies adaptatives pour échantillonner l'espace des paramètres d'entrée. Il s'agit du modèle L-LF (Local Low-Fidelity). - La troisième tâche consiste à interconnecter tous les flotteurs avec la vague océanique pour une interaction bidirectionnelle, c'est-à-dire prendre en compte l'action des flotteurs de petite échelle (10 mètres) sur les vagues de grande échelle en aval (1 kilomètre) potentiellement utilisées par un autre ISWEC situé derrière. Nous utiliserons des modèles d'ordre réduit (eau peu profonde ou POD) avec des forces de source provenant du modèle local basse fidélité (lLF) pour prendre en compte les flotteurs. Il s'agit du modèle G-LF-MS (Global Low-Fidelity Multi-Scale) - La dernière tâche consiste à optimiser l'emplacement des flotteurs afin de concevoir la ferme de convertisseurs la plus efficace (ou la plus proche). L'optimisation peut être effectuée à partir du modèle global à basse fidélité et à plusieurs échelles de l'ensemble de la ferme. Même s'il s'agit d'un modèle à commande réduite, les coûts de CPU associés peuvent être élevés pour l'utiliser dans un processus d'optimisation. Une fois de plus, une extraction de caractéristiques par rapport à différentes configurations pour l'emplacement des flotteurs peut être effectuée, ce qui permet d'obtenir un modèle robuste et fiable. Ce travail aidera à concevoir la prochaine génération de parc de convertisseurs d'énergie en utilisant une modélisation avancée et des outils numériques. Traduit avec www.DeepL.com/Translator (version gratuite)

  • Titre traduit

    Multi-fidelity multi-scale numerical modelling of wave energy converters farms


  • Résumé

    The main goal of this thesis is to develop numerical models and associated numerical schemes to predict and optimize the efficiency of a wave energy converter farms. The wave energy converter under consideration is the ISWEC (Inertial Sea Wave Energy Converters) developed in Prof. Giovanni Bracco's research team at Politecnico di Torino. The system consists of a sealed floating hull containing a pair of gyroscopic systems, connected to two generators. The waves cause the unit to pitch; it is anchored to the ocean floor, but free to move and oscillate. This pitching movement is intercepted by the two gyroscopic systems which are connected to the generators, and these in turn transform this movement into electrical energy. In the past, M. Bergmann's group has developed a high-fidelity numerical model to predict the efficiency of a single converter. This model incorporates a fast a reliable model design in G. Bracco' group to take into account the effect of the mooring as well as the effect of the gyroscope. The numerical costs involved for a single simulation are high and it is thus not straightforward to use it for an ISWEC farms with tens of floaters. The thesis will thus deal with the following points: - The first task is to validate and calibrate our high-fidelity numerical simulations on experimental data provided by PoliTO. This is model L-HF (Local High-Fidelity) - The second task will be to extract dominant features of a single ISWEC (model lHF) for a subset of surrounding conditions (the input parameter space, for instance the height and the intensity of waves). Different approaches can be used ranging from Proper Orthogonal Decomposition (POD) to other more recent machine learning algorithms. In any cases, a high number of high-fidelity simulations have to be performed. The number of these simulations can be reduced using adaptive strategies to sample the input parameter space. This is model L-LF (Local Low-Fidelity). - The third task is to interconnect all the floaters with ocean wave for a two-way interaction, i.e. take into account the action of the small-scale floaters (10 meters) on the downstream large-scale waves (1 kilometer) potentially used by another ISWEC located behind. We will use reduced order models (shallow water or POD) with source forces coming from the local low-fidelity model (lLF) to take into account the floaters. This is model G-LF-MS (Global Low-Fidelity Multi-Scale) - The last task is to optimize the locations of floaters to design the most (or close to) efficient converter farm. The optimization can be performed starting from the global Low-Fidelity-Multi-Scale model of the whole farm. Even if it is a reduced order model, its associated CPU costs can be still high to use it in an optimization process. Once again, a feature extraction with respect to different configurations for the location of the floaters can be performed, leading to a robust and reliable model. This work will help to design the next generation of energy converter park using advanced modeling and numerical tools.