Particule inertielles en turbulence // Inertial particules in turbulence

Comment les gouttes de pluie se forment-elles dans les nuages ? Comment la dynamique du plancton ou des micro-plastiques est-elle affectée par les conditions de mer ? Quelles sont les conséquences pour la chaîne trophique ? Comment les polluants et les cendres volcaniques se dispersent-ils dans l'atmosphère ? Où peuvent-ils tomber et à quelle vitesse ? Quels sont les paramètres optimaux d'une station d'épuration, d'un moteur ou d'un réacteur chimique ? L'étude des particules inertielles dans les écoulements turbulents permet de répondre à toutes ces questions. Ces écoulements chargés de particules sont omniprésents mais très complexes à étudier en raison du très grand nombre de paramètres de contrôle imbriqués et du manque de prédictions théoriques.

Nous proposons une étude expérimentale, incluant la résolution temporelle, afin d'améliorer la modélisation physique et empirique de la dynamique des polydisperses en présence de turbulence. Ce travail fait partie d'un projet commun avec l'ENS-Lyon, IFPEN Lyon, LMFL Lille et l'Université de Buenos Aires.

Nos objectifs
Des simulations et des expériences dans des installations en eau et en air permettront d'étudier l'impact de la turbulence sur la sédimentation des particules individuelles. Des simulations utilisant Basilisk et les DNS de particules ponctuelles entièrement résolues des équipes de Buenos Aires et de Madrid seront réalisées. Les expériences menées à l'ENS-Lyon, au LMFL-Lille et à l'ENSTA-Paris suivront simultanément la dynamique des particules et celle du fluide environnant en utilisant le suivi lagrangien des particules en 3D à haute résolution, avec les capacités uniques offertes par les nouveaux algorithmes de suivi tels que Shake-the-Box. Cette méthode est essentielle pour étudier les couplages subtils en jeu (vitesse et accélération relatives, échantillonnage préférentiel). Les premières mesures se concentreront sur les statistiques de vitesse et d'accélération des particules lorsque la taille et la densité des particules ainsi que la turbulence sont modifiées afin d'explorer systématiquement l'espace des paramètres (taille des particules, nombre de Stokes, nombre de Rouse, rapport entre la densité des particules et celle du fluide et nombre de Reynolds). Le diagnostic combiné sur les particules et le fluide environnant mettra en lumière l'importance relative des effets locaux de vitesse de glissement (effets de traînée non linéaires), de l'accélération relative locale (masse ajoutée et forces d'histoire) et des effets d'échantillonnage préférentiel liés à l'inertie des particules ('preferential sweeping' ou 'hindering') qui sont essentiels pour distinguer les régimes pour lesquels la turbulence améliore ou entrave finalement la sédimentation. Avec l'augmentation de la densité d'ensemencement, nous explorerons le rôle des effets collectifs en abordant le lien possible entre la concentration locale de particules et l'augmentation ou la diminuation de la sédimentation. Les simulations permettront de comparer les résultats expérimentaux et d'explorer l'espace des paramètres plus en profondeur que ne le permettent les expériences.
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How do raindrops form in clouds? How are plankton or micro-plastics dynamics affected by sea conditions? What are the consequences for the trophic chain? How do pollutants and volcanic ash disperse in the atmosphere? Where can they fall and how fast? What are the optimum parameters for a sewage treatment plant, an engine or a chemical reactor? All these questions can be answered by studying inertial particles in turbulence. These particle-laden flows are ubiquitous but so complex to study because of the very large number of intertwinned control parameters and the lack of theoretical predictions.

We propose an experimental study, including time resolution, to improve the physical and empirical modelling of polydisperse dynamics in the presence of turbulence. This work is part of a joint project with ENS-Lyon, IFPEN Lyon, LMFL Lille and Buenos Aires University.

Our goals
Simulations and experiments in water and air facilities will study the impact of turbulence on individual particle settling. Simulations using Basilisk and point particle fully resolved DNS from Buenos Aires and Madrid teams will be conducted. The experiments in ENS-Lyon, LMFL-Lille and ENSTA-Paris will simultaneously monitor the particles dynamics and that of the surrounding fluid using challenging high resolution 3D Lagrangian Particle Tracking, with the unique capacities offered by new tracking algorithms such as Shake-the-Box. This is key to address subtle couplings at play (relative velocity and acceleration, preferential sampling). First measurements will focus on the statistics of particles velocity and acceleration when the particles' size and density as well as the turbulence are varied in order to systematically explore the parameter space (particle size, Stokes number, Rouse number, particle-to-fluid density ratio and Reynolds number). The combined diagnosis on particles and surrounding fluid will shed light on the relative importance of local slippage velocity effects (non-linear drag effects), local relative acceleration (added mass and history forces) and preferential sampling effects related to particles inertia (preferential sweeping or loitering) which are key to distinguish between regimes for which turbulence eventually enhances or hinders the settling. With increasing seeding density, we will explore the role of collective effects by addressing the possible connection between local concentration of particles and additional settling enhancement/hindering. Simulations will benchmark experimental results and explore the parameter space further than experiments allow.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Allocation doctorale AMX*Appel anticipé*Concours IPP ou école membre*Contrat Doctoral E4C*Enseignement supérieur*Financement CSC*

École nationale supérieure de techniques avancées

626 Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris

Mécanique des fluides Physique non linéaire Méthodes expérimentales Programmation Python/Matlab
Fluid mechanics Non linear physics Experimental methods Python/Matlab programming