Le flux de phase de particules sur le banc d'essai a été caractérisé par analyse Doppler de phase (PDA)1. M le couple exercé par le rouleau sur le liquide N.m n le facteur de dispersion de la distribution de colophane-.
Introduction
L’INRS : positionnement, missions et statut
- Historique et statut
- Principales activit´ es
- Le laboratoire d’Ing´ enierie A´ eraulique
Le budget de l'INRS provient presque entièrement de subventions de la Caisse nationale d'assurance maladie (CNAM) prélevées sur le Fonds national de prévention des accidents du travail et des maladies professionnelles. Le rôle de l'INRS est de contribuer sur le plan technique à la prévention des accidents du travail et des maladies professionnelles pour assurer la protection de la santé et de la sécurité des personnes au travail.
Contexte de l’´ etude : la probl´ ematique du captage des polluantscaptage des polluants
L'analyse granulométrique à l'aide du Malvern Mastersizer des poussières émises révèle que les particules polluantes ont une distribution granulométrique bimodale (figure 1.3). En revanche, leur temps de réponse aérodynamique élevé leur confère une grande inertie et une influence importante et durable sur le flux d'air et ses turbulences, et donc sur la répartition des particules fines.
Objectif du travail de th` ese
Introduction
Nous nous référerons donc à ce document pour plus de détails, notamment concernant le code de calcul FluentR et les modèles de turbulence évalués.
Etude th´ ´ eorique
- Pr´ esentation du cas ´ etudi´ e
- R´ egime laminaire
- Coefficients de moment
- Le r´ egime turbulent
Quant à l'épaisseur δ0,9 de la couche limite, si l'on reprend la même définition que Von Karman, à savoir δ0,9 défini par. On peut également calculer l'épaisseur de déplacementδ? calculer, définie à partir de la vitesse tangentielle sur le disque Ut.
Etude num´ ´ erique
- Pr´ esentation du cas
- R´ egime laminaire
- R´ egime turbulent
On peut classer les différents modèles selon la proximité entre le profil de vitesse radiale obtenu par le modèle et le profil expérimental. Tab.2.2 – Classification des différents modèles selon la proximité du profil de vitesse radiale dans la couche limite avec le profil expérimental.
Approche par LES
- Rappels bibliographiques succincts
- R´ esultats num´ eriques
- Conclusions sur une approche VLES
L'énergie cinétique du sous-maillage peut être estimée à partir de la loi de puissance −5/3 de Kolmogorov. Si nous intégrons uniquement à partir de la fréquence de coupure du filtre spatial, κc = π/∆ nous obtenons la fraction sous-maille (non résolue) de l'énergie cinétique. L'analyse statistique des résultats LES permet de fournir une estimation de l'énergie cinétique de turbulence au sens de la décomposition de Reynolds.
Introduction
Par conséquent, nous avons décidé de valider le lien entre la simulation à grande échelle et le suivi des particules lagrangiennes dans l'environnement FluentR. Le cas d'étude envisagé est un écoulement air/particules dans une descente verticale présentant une expansion brutale, dans les conditions de l'expérience menée par Fessler et Eaton [1]. Les résultats numériques obtenus sont mis en perspective par les mesures effectuées par Fessler et Eaton.
L’exp´ erience de Fessler et Eaton
- Phase fluide
- Phase particulaire
Le temps de relaxation des particules en régime Stokes (τp =ρpd2p/18μf) est d'environ 0,13 seconde : le nombre de Stokes caractéristique du courant diphasé après roulage,St =τp/τf, est donc de l'ordre de 10. 3.2) Correspond donc à la fraction massique ξ(d) occupée par les particules de diamètre supérieur à d. On peut donc estimer les paramètres d0etn à partir de l'histogramme au sens des moindres carrés ordinaires.
Mod´ elisation de l’´ ecoulement de la phase porteuse
- Mod´ elisation des ´ echelles de sous maille
- Conditions limites
Le tuyau considéré avait une section rectangulaire identique à la partie d'entrée de l'escalier et une longueur de 0,8 m. Les vitesses sont mises à l'échelle par U0, la vitesse moyenne au centre du tuyau d'entrée (soit 10,5 m.s−1). Grâce à la méthode utilisée, on impose ainsi à l'entrée un profil de vitesse à divergence nulle et présentant des structures turbulentes (quoique bidimensionnelles), ce qui permet de limiter la longueur de l'écoulement s'installant en amont de l'échelle.
Mod´ elisation de la phase particulaire
- Equation du mouvement d’une particule
- Importance relative des forces agissant sur les particules solidesparticules solides
- Autres effets susceptibles d’agir sur le mouve- ment d’une particulement d’une particule
- Expression utilis´ ee pour l’´ equation du mouve- ment d’une particulement d’une particule
- Conditions d’entr´ ee des particules
- Conditions de paroi pour les particules
Ceci permet d'introduire un régime limite de chute de la particule caractérisé par la vitesse. Dans un premier temps, nous ne considérons pas la portance due à la rotation des particules. On rappelle que Uf (et donc Op) est fonction de la position dans le profil (voir figure 3.4).
Interactions entre le fluide et les parti- culescules
- Couplage entre la phase discr` ete et la phase conti- nuenue
- Couplage particules-turbulence
Fukagata [44] propose d'estimer la durée de vie caractéristique Ts des plus grandes structures de sous-réseau non résolues à partir du spectre de Kolmogor suivant. 3ksgs (ksgs est l'énergie cinétique de la sous-grille) et ∆ la longueur caractéristique du filtre spatial (soit V1/3, avec le volume cellulaire V considéré). À cette échelle, le modèle de sous-réseau suppose toujours un spectre entièrement inertiel caractérisé par la dissipation, c'est-à-dire E(κ) = Ko23κ−53.
Mod` eles num´ eriques
- Maillage du domaine de calcul
- Discr´ etisation des ´ equations
- Int´ egration des trajectoires de particules
- Conduite du calcul
La stabilité du schéma numérique impose une contrainte sur le pas de temps de la discrétisation temporelle (critère de stabilité Courant-Friedrich-Lewy ou condition CFL). Une vérification parallèle de la conservation de la masse dans le tube a été réalisée. 4 incluant les particules passant d'une partie du maillage à une autre.. moyenne à l'entrée), ce temps de transit est ici d'environ 0,1 seconde.
R´ esultats num´ eriques
- Vitesse du fluide dans la direction de l’´ ecoulement
- Vitesse des particules dans la direction de l’´ ecoulement
- Ecart type des fluctuations de vitesse du fluide ´ dans la direction de l’´ ecoulement
- Ecart type des fluctuations de vitesse des parti- ´ cules dans la direction de l’´ ecoulementcules dans la direction de l’´ecoulement
- Discussion
Compte tenu de l'inertie des particules considérées (τp ≈0,1 s), de leur vitesse à l'entrée du tube et de la longueur de la veine test (environ 40 cm), on peut dire que ce phénomène provient des conditions de vitesse du particules entrant dans le tuyau. Du fait de leur inertie, les particules transportent loin dans le conduit leurs fluctuations de vitesse imposées à l'entrée et sont peu affectées par les turbulences dues à l'élargissement brutal, comme l'ont observé Fessler et Eaton. Il est donc nécessaire de mieux caractériser les propriétés des particules en entrée pour définir des conditions d'injection plus réalistes.
Conclusion sur une approche Eul´ erienne- Lagrangienne bas´ ee sur la VLESLagrangienne bas´ee sur la VLES
Introduction
Description g´ en´ erale
Le cylindre peut être remplacé par un autre élément pour permettre l'étude des flux créés par la rotation de pièces qui ne sont pas objets de rotation. L'autre élément actuellement disponible est représenté sur la figure 4.2, sa géométrie inspirée de celle des mors d'un tour d'usinage. La fermeture transparente est en verre standard pour les faces à travers lesquelles seront faites les mesures et en LexanR pour les autres, l'assemblage se fait par collage.
Injecteur de particules
La figure 4.5 est une visualisation du faisceau de particules, obtenu en ajoutant des images consécutives prises par une caméra CCD, l'éclairage est obtenu.
Caract´ erisation des particules utilis´ ees
- Sph´ ericit´ e apparente
- Granulom´ etrie
Ce dispositif repose sur la mesure de l'intensité de la lumière diffusée par la suspension3 de particules à analyser. Les histogrammes des distributions granulométriques obtenues sont présentés dans les figures 4.8 et 4.9. 4.1) Les figures 4.10 et 4.11 illustrent l'identification des paramètres de la distribution. Le tableau 4.2 présente les paramètres de la distribution estimée, pour les deux types de particules utilisées.
Propri´ et´ es du jet de particules
- Vitesses d’´ emission et temps de r´ eponse
- Stabilit´ e du d´ ebit
- Effet a´ eraulique du jet de particules
- Influence des collisions ` a la source
Nous avons également pu vérifier l'indépendance de la vitesse de rotation du cylindre sur le débit du jet. D'où le flux de quantité de mouvement total transféré par le cylindre (de longueur L) au fluide. Compte tenu du débit d'émission caractéristique Rω, du débit massique des particules qm et de leur densité ρ, nous pouvons estimer la fraction volumique des particules αp lors de l'injection.
Principales dimensions
Introduction
V´ elocim´ etrie laser Doppler
La fréquence de scintillement fd de la particule en transit (ou fréquence Doppler) dépend donc explicitement de sa composante de vitesse perpendiculaire aux franges (ux sur la figure 5.2, sous l'angle θ et suivants. Cette ambiguïté Somme est levée de la manière suivante : la fréquence de l'un des deux faisceaux incidents est légèrement déplacé pour produire un réseau de franges d'interférence qui ne sont plus stationnaires mais qui défilent avec une vitesse de balayage dans la direction x, ainsi les particules immobiles vont émettre un signal avec la fréquence de défilement des franges la les particules avec une vitesse dans le sens opposé du déplacement émettront un signal avec une fréquence plus élevée, et les autres une fréquence plus basse.
Granulom´ etrie phase Doppler
- Diffusion et r´ eflexion de la lumi` ere par une sph` ere
- Principe de la PDA
- Ambigu¨ıt´ e sur le d´ ephasage estim´ e
La direction d'incidence de la lumière qui atteint les capteurs est donc fixe, tout comme la direction d'incidence des lasers sur la particule, ainsi que le mode de diffusion de la lumière. Par conséquent, deux faisceaux émergeant de la particule et atteignant les deux détecteurs montreront une différence de chemin optique. 2(1 +cosθ cosψ cosφ)) nrel est le rapport de l'indice de la particule à l'indice du milieu.
Instrumentation du banc d’essai
Protocole de mesure
En effet, les dilatations thermiques de l'optique interne du laser, dues à une amplitude thermique importante en journée, provoquaient une désadaptation de l'optique interne, le faisceau ne sortant plus totalement par la fibre optique. L'inconvénient de l'approche multi-passes est que le nombre d'échantillons prélevés lors d'un seul passage est rarement suffisant pour valider une mesure de débit et que le logiciel de traitement des mesures Dantec utilisé ne permet pas de combiner plusieurs échantillons. L'algorithme programmé est similaire à celui utilisé par le logiciel BSA Flow [50], mais inclut également des corrections pour prendre en compte la direction des particules dans la troisième dimension (mesurée indirectement après rotation du dispositif expérimental de 90◦).
Algorithmes pour la mesure de flux et de concentrationconcentration
- Rappel du dispositif exp´ erimental
- Calcul de la section efficace de mesure
- Validation d’une mesure et longueur de transit
- D´ etermination exp´ erimentale du diam` etre du vo- lume de mesurelume de mesure
- Principe d’´ evaluation de la longueur quadratique moyenne de transitmoyenne de transit
- Note concernant la prise en compte de la troisi` eme dimensiondimension
- Note concernant la validation de la mesure par une longueur de transit minimumune longueur de transit minimum
Estimation des paramètres de la fonction L2(dp) =A ln(dp) +B – Calcul du diamètre du volume de mesure pour chaque particule. Considération de la troisième composante de la vitesse dans le calcul du diamètre du volume de mesure. Nous avons vu que le diamètre du volume de mesure est dérivé de la longueur quadratique moyenne du passage L2 à partir de la relation suivante.
Incertitudes de mesure
R´ esultats de mesure
- Recherche d’une s´ egr´ egation granulom´ erique dans le jetle jet
- Vitesse moyenne des particules
- Fluctuations de vitesse des particules
- Flux surfacique en particules
Le tableau 5.2 rapporte les fluctuations de vitesse des particules dans les directions x et y (sans dimension là encore par Rω), pour le premier plan de mesure et pour les différentes configurations. Cependant, les fluctuations de la vitesse verticale (direction z) varient considérablement en fonction de la position de mesure. Les figures 5.34 à 5.36 représentent les profils d'écart type de la composante verticale de la vitesse des particules au premier plan de mesure, pour chaque configuration.
Conclusion
Introduction
Principe de la PIV
- Identification du champ de d´ eplacement entre deux images successivesdeux images successives
- Choix du traceur
- Taille des images de particules
- Densit´ e d’ensemencement
- Biais de mesure
L’image de la figure 6.1 est le résultat de l’ajout de 3 images idéales[56] d’une vélocimétrie par image de particules. La mesure est alors également plus sensible aux particules entrant et sortant de la fenêtre d'interrogation entre les deux images, phénomène qui augmente le bruit de fond d'intercorrélation. L'utilisation de la méthode PIV classique repose sur l'hypothèse d'un champ de vitesse uniforme au sein des fenêtres d'interrogation.
Algorithme de traitement utilis´ e
- Estimation du champ de d´ eplacement global
- Intercorr´ elation de phase
- Finalisation du champ de d´ eplacement
- Validation d’une mesure
Le champ de déplacement global est donc estimé par un processus adaptatif basé sur l'intercorrélation de phases. 6.5 – Corrélation de Phase : probabilité d'atteindre une corrélation maximale d'un bruit supérieure à un seuil fixé. Les figures 6.6 et 6.7 montrent l'évolution, en fonction de la taille de la fenêtre de requête sélectionnée, du niveau dépassé par la corrélation du bruit pur dans moins de 5% et 1% des cas pour l'intercorrélation normalisée et pour l'intercorrélation de phase, respectivement. .
Optimisation de l’algorithme
Evaluation du programme de traitement ´
- Translation synth´ etique
- Translation exp´ erimentale
- Donn´ ees du projet JPIV
- Conclusion sur l’algorithme employ´ e
Les figures 6.9 et 6.10 montrent la répartition de l'écart au déplacement réel obtenu par l'algorithme PIV, pour un déplacement imposé purement horizontalement de 1,51 pixels et des fenêtres d'interrogation de 64 x 64 pixels. Cette fois, l'erreur de déplacement est de l'ordre de 0,06 pixels pour la composante horizontale et de 0,04 pixels pour la composante verticale. Les figures 6.12 et 6.13 montrent la répartition de la différence obtenue entre le champ de vitesse calculé et le champ de vitesse réel (figure 6.12 : différence d'amplitude du déplacement, et figure 6.13 variation angulaire).
Extension de l’algorithme aux d´ eplacements non uniformes
On peut également se référer à ses travaux pour une étude plus approfondie des performances de l’algorithme. Le principal problème pour estimer les paramètres affines du mouvement vient de l’identification de la matrice issue de l’équation (6.14), par un algorithme suffisamment rapide. Enfin, la partie de l'algorithme d'analyse PIV dédiée à l'identification des paramètres affines du mouvement n'a pu être finalisée faute de temps, mais nous n'excluons pas de poursuivre les développements dans ce sens.
Instrumentation du banc d’essai
Protocole d’acquisition des images
- Configurations ´ etudi´ ees
- Ensemencement de l’´ ecoulement
- Plans de mesure
