Réduction de schémas cinétiques par la méthode de chimie virtuelle : application à la propulsion solide

Reduction of kinetic schemes by virtual chemistry method: application to solid propulsion

• Auteur / Autrice : Tan-Phong Luu
• Direction : Benoît Fiorina
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Energétique
• Date : Inscription en doctorat le 01/04/2021
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Mécaniques et Energétiques, Matériaux et Géosciences
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : EM2C - Energétique Moléculaire et Macroscopique, Combustion
• Partenaire(s) de recherche : Référent : CentraleSupélec

Mots clés

Mots clés libres

Combustion

Réduction de schémas cinétiques

Intelligence artificielle

Combustion

Reduction of kinetic schemes

Artificial intelligence

Résumé

La maîtrise de la thermochimie est une partie intégrante du cœur de métier d'ArianeGroup. Elle est nécessaire tant à la compréhension du comportement du propulseur au court du tir qu'à la maîtrise des procédés de fabrication des lanceurs. Des études récentes menées dans le cadre du développement du moteur à propergol P120 Ariane 6 ont souligné l'importance d'une représentation précise de l'évolution du mélange gazeux dans la compréhension de la dynamique interne du propulseur dans les différentes phases du tir, avec en particulier l'allumage. Parallèlement, il a été observé qu'une bonne modélisation des ambiances radiatives générés par les gaz de combustion nécessite une prise en compte des phénomènes de post-combustion des gaz de propergol ; ces données sont essentielles à la définition fine des protections thermiques externe du lanceur comme au dimensionnement des installations industrielles pyrotechniques associées à sa fabrication. Par ailleurs, la montée en cadence de la production des tuyères Ariane 6 impose une optimisation des moyens de production des matériaux composites en voie CVI (chemical vapor infiltration). Si des cinétiques complexes sont aujourd'hui disponibles afin de modéliser ces phénomènes, un modèle bas ordre reste nécessaire à l'optimisation rapide et efficace des chargements de fours de densification. L'objectif de cette thèse est alors d'appliquer une méthode novatrice, dite de ''chimie virtuelle'', à ces deux problématiques. La chimie virtuelle a été proposée et développée au laboratoire EM2C dans le cadre de la thèse de Mélodie Cailler [1,2] dirigée par Benoît Fiorina. Cette technique repose moins sur l'analyse du schéma réactionnel complet que sur l'optimisation des propriétés physico-chimiques d'espèces et de réactions équivalentes à partir d'une base de cas tests prédéfinis. Elle propose ainsi de bâtir un système chimique réduit semblable, dans sa forme, à un schéma réactionnel traditionnel, et donc aisément intégrable dans une chaîne de calcul industriel. Cette méthode bénéficie par ailleurs des atouts traditionnels des méta-modèles –faible coût d'évaluation, bonne précision dans la zone d'optimisation- tout en permettant une convergence exacte, dans le cas d'un grand nombre d'espèces et de réactions, vers le schéma réactionnel initial. L'efficacité de la méthode a été démontrée pour la prédiction du monoxyde de carbone issus de la combustion d'un hydrocarbure lourd : le kérosène. Pour une précision similaire, le coût de calcul d'une flamme 3D turbulente est environ 10 fois plus faible que celui engendré par une chimie analytique réduite [3]. Les travaux de thèse de Giampaolo Maio, également doctorant au laboratoire EM2C, ont étendu la méthode de chimie virtuelle aux pertes thermiques [4] et à la prédiction des oxydes d'azote. Des travaux sont également en cours sur la prédiction des suies et sur la prédiction des polluants issus de la combustion diphasique. Les enjeux scientifiques qui seront relevés dans la thèse sont d'une part de proposer un schéma cinétique virtuel capable de prédire la composition complexe des gaz lors de la post-combustion du propergol, et d'autre de définir une stratégie de modélisation fine et à coût CPU réduit de la synthèse par voie CVI des matériaux composites.

Mastering thermochemistry is an integral part of ArianeGroup's core business. It is necessary both to understand the behavior of the propellant during launch and to control the manufacturing processes of launchers. Recent studies conducted as part of the development of the Ariane 6 P120 propellant engine have highlighted the importance of a precise representation of the evolution of the gas mixture in understanding the internal dynamics of the propellant during the various phases of the launch, in particular ignition. At the same time, it was observed that a good modeling of the radiative environments generated by the combustion gases requires taking into account the phenomena of post-combustion of the propellant gases; these data are essential to the fine definition of the external thermal protections of the launcher as well as to the dimensioning of the industrial pyrotechnic installations associated with its manufacture. In addition, the increased production rate of Ariane 6 nozzles requires optimization of the means of producing composite materials using the CVI (chemical vapor infiltration) process. If complex kinetics are now available to model these phenomena, a low-order model is still needed to optimize quickly and efficiently the loading of densification furnaces. The objective of this thesis is then to apply an innovative method, called ''virtual chemistry'', to these two problems. Virtual chemistry was proposed and developed at the EM2C laboratory in the framework of the thesis of Mélodie Cailler [1,2] directed by Benoît Fiorina. This technique is based less on the analysis of the complete reaction scheme than on the optimization of the physicochemical properties of equivalent species and reactions from a base of predefined test cases. It thus proposes to build a reduced chemical system similar, in its form, to a traditional reaction scheme, and thus easily integrated in an industrial calculation chain. This method also benefits from the traditional advantages of meta-models - low evaluation cost, good precision in the optimization area - while allowing an exact convergence, in the case of a large number of species and reactions, towards the initial reaction scheme. The efficiency of the method has been demonstrated for the prediction of carbon monoxide from the combustion of a heavy hydrocarbon: kerosene. For a similar accuracy, the computational cost of a turbulent 3D flame is about 10 times lower than that of a reduced analytical chemistry [3]. The thesis work of Giampaolo Maio, also a PhD student at the EM2C laboratory, has extended the virtual chemistry method to heat losses [4] and to the prediction of nitrogen oxides. Work is also in progress on the prediction of soot and on the prediction of pollutants from two-phase combustion. The scientific challenges that will be addressed in the thesis are on the one hand to propose a virtual kinetic scheme capable of predicting the complex composition of gases during the post-combustion of the propellant, and on the other hand to define a fine modeling strategy with reduced CPU cost for the CVI synthesis of composite materials.