Coupler le rayonnement et la spectroscopie raie par raie dans un même algorithme de Monte Carlo : permettre le calcul de référence des forçages radiatifs

Coupling radiation and line-by-line spectroscopy in the same Monte Carlo algorithm : allow reference calculation of radiative forcings

• Auteur / Autrice : Yaniss Nyffenegger-Pere
• Direction : Richard Fournier, Stéphane Blanco
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energétique et transferts
• Date : Soutenance le 22/02/2023
• Etablissement(s) : Toulouse 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, énergétique, génie civil et procédés (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Plasma et Conversion d'Energie (Toulouse ; 2007-....)
• Jury : Président / Présidente : Gerjan Hagelaar
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Holzschuch, Sandrine Vinatier, Mathieu Galtier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Boulet, Philippe Dubuisson

Mots clés

Mots clés contrôlés

Monte-Carlo, Méthode de

Spectroscopie

Mots clés libres

Raie par raie

Monte Carlo

Forçage radiatif

Monte Carlo

Radiative forcing

Line by line

Résumé

Cette thèse formule un couplage entre le corpus du transfert radiatif et celui de la spectroscopie en vue de proposer une résolution numérique par la méthode de Monte Carlo. L'estimation de grandeurs radiatives par Monte Carlo s'effectue en suivant la propagation de photons le long de chemins, propagation dépendant de l'absorption gazeuse. La difficulté est que cette dernière est la somme de millions de raies spectrales (spectroscopie en raie par raie), fonction des conditions thermodynamiques et variant fortement avec la fréquence. Notre travail formel sur le couplage permet de s'affranchir du calcul de cette somme en chaque position et pour chaque fréquence. Ceci est possible grâce à des avancées récentes en Monte Carlo non linéaire : la propagation des photons est rendue indépendante de l'absorption par l'utilisation de la méthode des collisions nulles en considérant cette propagation dans un champ d'absorption fictif, homogène et majorant du champ d'absorption réel. Ainsi l'absorption réelle ne contribue plus lors de la propagation des photons et nous la retrouvons uniquement aux points de collisions avec le milieu majorant. Considérer les contributions d'absorption localement et non plus le long de chemins, permet de se propager dans le modèle spectroscopique et de ne choisir qu'une seule raie spectrale. Le choix (ou l'échantillonnage) de la raie spectrale n'affecte aucunement la précision de l'estimateur Monte Carlo mais est crucial dans la rapidité d'exécution de la méthode. Un chapitre de la thèse est consacré à ce choix fait en collaboration étroite avec la communauté de la synthèse d'images, communauté ayant acquis des pratiques efficaces pour échantillonner des espaces de données complexes. À l'occasion de ces échanges, une structure de données a été mise au point pour l'échantillonnage des raies spectrales pour chaque fréquence et qui, additionnellement, permet de fournir un majorant du champ d'absorption pour ces mêmes fréquences. Ces propositions théoriques ont été illustrées par l'estimation du forçage radiatif terrestre global des principaux gaz à effet de serre sur une période de dix ans. L'estimation du forçage, défini comme la variation du rayonnement sortant au sommet de l'atmosphère lorsque la concentration d'un gaz est changé, est une tâche difficile à mettre en œuvre du fait de l'intégration spatio-temporelle mais aussi à cause de la nécessité de connaître le coefficient d'absorption pour chaque temps, position et fréquence. Face à une telle complexité, la communauté radiative paramétrise l'absorption spectrale ou bien réduit l'intégration spatio-temporelle à quelques colonnes atmosphériques typiques. Ces deux approches exigent de cette communauté beaucoup d'investissements, lors de la construction des paramétrisations, leurs validations, la sélection des colonnes typiques, etc..., mais aussi à chacune des mises à jour des données spectroscopiques et climatiques qui imposent une revisite de l'ensemble de la chaîne. Avec notre proposition, l'estimation du forçage s'effectue en un unique algorithme de Monte Carlo tout en conservant l'intégralité de la complexité spectroscopique ainsi que la totalité des colonnes atmosphériques à tous les instants. En plus de cette avancée méthodologique, une insensibilité du temps de calcul à l'élargissement des domaines d'intégrations est démontrée. En d'autres termes, le temps de calcul n'est pas plus long (quelques secondes sur un ordinateur portable) pour estimer une valeur radiative intégrée sur une bande spectrale étroite ou sur tout le domaine infrarouge, intégrée sur une colonne atmosphérique ou sur toute la Terre, sur un jour ou dix ans. Cette propriété reste valable dans une atmosphère diffusante ou non diffusante.

This thesis formulates a coupling between the corpus of radiative transfer and that of spectroscopy in order to propose a numerical resolution by the Monte Carlo method. Monte Carlo estimation of radiative quantities is performed by following the propagation of photons along paths, which depends on gas absorption. The difficulty is that the latter is the sum of millions of spectral lines (line-by-line spectroscopy), whose contributions not only depend on thermodynamic conditions, but also vary strongly with frequency. Our formal work on coupling eliminates the need to calculate this sum at every position and frequency. This is made possible by recent advances in nonlinear Monte Carlo: photon propagation is made independent of absorption using the null-collision method, by considering propagation in a fictitious, homogeneous absorption field that is an upper-bound of the real absorption field. In this way, real absorption no longer contributes to photon propagation, and is only found at the points of collision with the majoring medium. Considering absorption contributions locally, rather than along paths, allows us to propagate in the spectroscopic model and sample just one spectral line. The sampling of the spectral line does not affect the accuracy of the Monte Carlo estimator, but is crucial for its convergence speed. A chapter of the thesis is devoted to optimizing this sampling process, made in close collaboration with the computer graphics community, which has acquired effective practices for sampling complex data spaces. As a result, a data structure for spectral lines was developed that provides an optimal upper bound for the absorption field, which is then used for the importance sampling of spectral lines at each frequency. These theoretical proposals were illustrated by estimating the global Earth radiative forcing of the main greenhouse gases over a ten-year period. Estimating forcing, defined as the variation in outgoing radiation at the top of the atmosphere when the concentration of a gas is changed, is a difficult task not only because of the space-time integration involved, but also because of the need to know the absorption coefficient for each time, position and frequency. Faced with such complexity, the radiative community either parameterizes spectral absorption or reduces space-time integration to a few typical atmospheric columns. Both approaches require a significant investment from the community, not only in the construction of parameterizations, their validation, the selection of typical columns, etc., but also in each update of spectroscopic and climatic data, which necessitates revisiting the entire chain. With our proposal, forcing is estimated using a single Monte Carlo algorithm, while retaining full spectroscopic complexity and all atmospheric columns at all times. In addition to this methodological advance, the computation time is shown to be insensitive to the expansion of integration domains. In other words, it takes no longer (a few seconds on a laptop) to estimate a radiative value integrated over a narrow spectral band or over the entire infrared range, integrated over an atmospheric column or over the whole Earth, over one day or ten years. This property remains valid in both scattering and non-scattering atmospheres.