Ce travail est consacré à l'étude expérimentale des écoulements diphasiques et triphasiques d'inclusions (bulles, gouttes, sphères) en milieux tant newtoniens que non newtoniens à l'échelle microscopique et mésoscopique, en utilisant la visualisation par une caméra rapide, la vélocimétrie par images des particules (PIV) ainsi que la micro-vélocimétrie par images des particules.<br /><br />Des bulles et des gouttes ont été étudiées expérimentalement depuis leur formation, en passant par leur déformation jusqu'à leur coalescence. La formation de bulles dans des micro-mélangeurs a été étudiée et caractérisée par l'obtention de champs de vitesses. Différents paramètres, tels que le cisaillement, la géométrie de la zone de formation, les débits ou encore les propriétés physiques ont été testés afin de développer des lois d'échelles. <br /><br />La traversée d'une interface liquide-liquide par une inclusion a été abordée par des expériences originales, permettant de décrire la dynamique du phénomène, de définir des nombres adimensionnels et de mettre en évidence des instabilités interfaciales. L'effet Weissenberg a également été étudié aux différentes échelles afin de comprendre les phénomènes conduisant à son amplification.<br /> <br />Enfin, en milieu viscoélastique et rhéofluidifiant, nous avons caractérisé l'écoulement autour d'une inclusion isolée solide par l'obtention de champs de vitesses. Ces résultats ont permis de confirmer l'origine viscoélastique du sillage négatif et de prédire ses caractéristiques.

Ce manuscrit s'intéresse au devenir de contaminants organiques dans le sol, et plus précisément celui des composés organo-halogénés volatils (COHV).Il propose des outils d'aide à la décision en utilisant la modélisation numérique appliquée à des problématiques environnementales portant sur le traitement de sites et sols pollués par des COHV. Il présente, à ma connaissance, la première modélisation numérique en 3D, grâce au simulateur TMVOC, d'une technique de dépollution physique, à savoir le pompage réussi au sein d'un aquifère d'un liquide en phase non-aqueuse plus dense que l'eau ou Dense Non-Aqueous Phase Liquid (DNAPL). Les très bons résultats de cette simulation permettent d’envisager l’optimisation d’un système de pompage asservi pour dépolluer un site contaminé aux COHV. Cette thèse s'intéresse aussi à une méthode de d'évaluation, à la fois qualitative et quantitative, de l'efficacité du pompage : un test de traçage utilisant des traceurs bisolubles à coefficients de partage variables (partitioning interwell tracer test – PITT). Ce PITT permet de connaître à la fois la répartition spatiale, au sein d’un aquifère, d’une bulle de DNAPL et aussi d’en évaluer sa saturation et donc son volume. Ce manuscrit met à disposition des outils élaborés et adaptés au traitement d'un DNAPL dans un aquifère. La combinaison des deux techniques présentées, à savoir la modélisation d'un pompage de DNAPL et un PITT, sont parfaitement reproductibles dans des environnements similaires et à l'échelle industrielle. Enfin, ces méthodes permettent de réduire considérablement les coûts de caractérisation (PITT) et d'exploitation par l'optimisation de systèmes de pompage / This manuscript deals with the fate of organic contaminants in soil, more precisely of volatile organo-chlorinated compounds (VOHC) and offers some decision making techniques and tools using numerical modelling applied to environmental issues about the treatment of soils contaminated by VOHC. It presents, to the best knowledge of the auhor, the first 3D numerical modelling, with the simulator TMVOC, of a physical treatment technique, namely the successful pumping within an aquifer, of a Dense Non-Aqueous Phase Liquid (DNAPL). The very good results of this simulation give the opportunity to design a controlled and automated pumping system to remediate a polluted site. This thesis also deols with a tracer test assessment method, both qualitative and quantitative, for the efficiency of this pumping : a partitioning interwell tracer test (PITT). The PITT allows us to determine the spatial repartion of the DNAPL and also to assess its saturation, hence its volume. This manuscript offers elaborated tools adapted to the remediation of a DNAPL in an aquifer. The combination of these two techniques, namely the DNAPL pumping and the PITT, are perfectly reproducible in similar environments up to an industrial scale. Finally, exploitation and characterisation costs for DNAPL remediation can be extremely reduced by numerical modelling and optimisation

Les réseaux de neurones artificiels (RNA) suscitent toujours un vif intérêt dans la plupart des domaines d’ingénierie non seulement pour leur attirante « capacité d’apprentissage » mais aussi pour leur flexibilité et leur bonne performance, par rapport aux approches classiques. Les RNA sont capables «d’approximer» des relations complexes et non linéaires entre un vecteur de variables d’entrées x et une sortie y. Dans le contexte des réacteurs multiphasiques le potentiel des RNA est élevé car la modélisation via la résolution des équations d’écoulement est presque impossible pour les systèmes gaz-liquide-solide. L’utilisation des RNA dans les approches de régression et de classification rencontre cependant certaines difficultés. Un premier problème, général à tous les types de modélisation empirique, est celui de la sélection des variables explicatives qui consiste à décider quel sous-ensemble xs ⊂ x des variables indépendantes doit être retenu pour former les entrées du modèle. Les autres difficultés à surmonter, plus spécifiques aux RNA, sont : le sur-apprentissage, l’ambiguïté dans l’identification de l’architecture et des paramètres des RNA et le manque de compréhension phénoménologique du modèle résultant. Ce travail se concentre principalement sur trois problématiques dans l’utilisation des RNA: i) la sélection des variables, ii) l’utilisation de la connaissance apriori, et iii) le design du modèle. La sélection des variables, dans le contexte de la régression avec des groupes adimensionnels, a été menée avec les algorithmes génétiques. Dans le contexte de la classification, cette sélection a été faite avec des méthodes séquentielles. Les types de connaissance a priori que nous avons insérés dans le processus de construction des RNA sont : i) la monotonie et la concavité pour la régression, ii) la connectivité des classes et des coûts non égaux associés aux différentes erreurs, pour la classification. Les méthodologies développées dans ce travail ont permis de construire plusieurs modèles neuronaux fiables pour les prédictions de la rétention liquide et de la perte de charge dans les colonnes garnies à contre-courant ainsi que pour la prédiction des régimes d’écoulement dans les colonnes garnies à co-courant. / Artificial neural networks (ANN) have recently gained enormous popularity in many engineering fields, not only for their appealing “learning ability, ” but also for their versatility and superior performance with respect to classical approaches. Without supposing a particular equational form, ANNs mimic complex nonlinear relationships that might exist between an input feature vector x and a dependent (output) variable y. In the context of multiphase reactors the potential of neural networks is high as the modeling by resolution of first principle equations to forecast sought key hydrodynamics and transfer characteristics is intractable. The general-purpose applicability of neural networks in regression and classification, however, poses some subsidiary difficulties that can make their use inappropriate for certain modeling problems. Some of these problems are general to any empirical modeling technique, including the feature selection step, in which one has to decide which subset xs ⊂ x should constitute the inputs (regressors) of the model. Other weaknesses specific to the neural networks are overfitting, model design ambiguity (architecture and parameters identification), and the lack of interpretability of resulting models. This work addresses three issues in the application of neural networks: i) feature selection ii) prior knowledge matching within the models (to answer to some extent the overfitting and interpretability issues), and iii) the model design. Feature selection was conducted with genetic algorithms (yet another companion from artificial intelligence area), which allowed identification of good combinations of dimensionless inputs to use in regression ANNs, or with sequential methods in a classification context. The type of a priori knowledge we wanted the resulting ANN models to match was the monotonicity and/or concavity in regression or class connectivity and different misclassification costs in classification. Even the purpose of the study was rather methodological; some resulting ANN models might be considered contributions per se. These models-- direct proofs for the underlying methodologies-- are useful for predicting liquid hold-up and pressure drop in counter-current packed beds and flow regime type in trickle beds.

L'extraction et le traitement des combustibles fossiles off-shore s’intéressent aux problèmes liés aux écoulements multiphasiques inclinés. Dans ce projet, les effets de l'inclinaison du lit sur le comportement hydrodynamique des phases gaz et liquide écoulant à cocourant ascendant, ont été étudiés expérimentalement. La technique de la tomographie à capacitance électrique (ECT) a été mise en place pour observer les comportements locaux de la distribution axiale de la rétention en liquide. À l’aide de l’ECT, les coupes transversales de la saturation moyenne de liquide, les pertes de charge globale à travers le lit et la ségrégation gaz-liquide ont été mesurées ainsi que l'effet des conditions d'exploitation sur le profil axial de saturation de liquide. Les résultats indiquent que l'inclinaison du lit crée un court-circuit pour la phase gaz le long de la paroi supérieure où il peut s'écouler d'une manière séparée. Mots-clés: Hydrodynamique; colonne inclinée; saturation de liquide; tomographie à capacitance électrique (ECT).

Ce travail de thèse est destiné à l'élaboration d'une méthodologie d'analyse des risques issus des pollutions accidentelles par hydrocarbures. Cette méthodologie s'appuie sur l'intégration d'outils de modélisation des phénomènes complexes de pollution des eaux souterraines par les LN APL ("Light Non Aqueous Phase Liquids"). En zone non saturée, il s'agit de représenter un écoulement polyphasique puisque les phases air, eau et huile coexistent. La modélisation de la propagation d'une pollution polyphasique se heurte aux limites dues aux nombreuses incertitudes introduites par les phénomènes de non-linéarité. Néanmoins, les échelles spatiales et temporelles sont plus petites qu'en zone saturée. De ce fait, 1' erreur introduite pour 1' estimation des risques est moins importante. En zone saturée, la propagation de la pollution se fait sous forme dissoute. Nous effectuons la simulation par approche hydrodispersive. Dans cette zone, la direction de propagation est essentiellement horizontale. Il est donc nécessaire de disposer d'un outil d'analyse spatiale pour estimer les risques de propagation. Pour obtenir une erreur homogène sur tout le trajet de propagation d'une pollution ponctuelle, il faut prendre en compte l'influence de l'échelle à laquelle les coefficients de dispersivité sont déterminés. A l'aide d'un système d'information géographique, les paramètres d'un site d'application test sont introduits dans les modèles hydrodynamiques. L'interprétation des résultats s'effectue par analyse spatiale pour représenter l'évolution spatio-temporelle de la propagation de la pollution.

Depuis les années 60, la mousse présente un grand potentiel pour améliorer le balayage volumétrique par le gaz dans un réservoir pétrolier : des travaux de laboratoire et des essais sur champs montrent l’intérêt technique et économique de ce procédé. En effet, ses caractéristiques uniques, qui résultent de la dispersion du gaz dans un volume de liquide contenant des tensioactifs, en font un bon agent de réduction de mobilité du gaz, et par conséquent, ce qui conduit à la réduction des instabilités visqueuses issues du contraste de mobilité entre le gaz et l'huile en place. Par ailleurs, la mousse atténue les effets préjudiciables des hétérogénéités et de la ségrégation gravitaire sur la récupération, grâce à son comportement différent entres les faciès du réservoir. Dans la pratique industrielle, les simulateurs de réservoir s’attachent à ne modéliser que les effets de la mousse sur les déplacements en régime permanent, sans chercher à prédire son comportement dynamique régi par la génération, destruction et transport des lamelles (films minces) de mousse dans les milieux poreux. Suivant cette approche, la mousse est modélisée comme une réduction de mobilité du gaz, en particulier par le biais des perméabilités relatives, en utilisant des lois d'interpolations de paramètres impactant sa rhéologie, à savoir la vitesse et la qualité de la mousse, la saturation en huile, la concentration en tensioactif et la perméabilité du milieu poreux. Un tel modèle a l’avantage de la simplicité conceptuelle fondée sur l'extension des modèles de Darcy polyphasiques en n’utilisant que les paramètres d'écoulement mesurés au laboratoire, sans y intégrer le nouveau paramètre caractéristique de la mousse qui est la texture (densité des lamelles). Cependant, ces lois empiriques manquent de généralité et doivent être calibrées/ajustées à partir d’essais de laboratoire afin d'assurer la fiabilité des prévisions. Un modèle calibré à partir d’un nombre limité d’expériences comporte un degré d'incertitude et d’indétermination. L’ingénieur de réservoir a néanmoins recours à un tel modèle pour prédire et guider l’exploitation du gisement sur la base de ce procédé. D’où l’objectif principal de cette thèse qui consiste à améliorer le paramétrage des modèles de mousse empiriques via des lois mieux formulées et calibrées afin d’accroitre leur prédictivité. Dans cette thèse, nous avons établi les fondements physiques nécessaires pour valider les modèles empiriques en développant leur équivalence avec les modèles en texture assurée par des relations d’interdépendance entre les paramètres des deux approches. Cette équivalence a été montrée et étudiée en utilisant un modèle à lamelles pré-calibré de la littérature aux mesures de déplacements de mousse en régime permanent. Par ailleurs, ce parallèle avec les modèles en texture nous a permis de mettre au point une nouvelle procédure pour calibrer d'une manière fiable et déterministe les modèles empiriques. Cette procédure a été testée à partir des résultats d'expériences menées à IFPEN traduits en termes de texture en régime permanent. Enfin, nous avons proposé et interprété des lois d'échelle des paramètres du modèle de mousse en fonction de la perméabilité du milieu poreux, en analysant les paramètres des modèles calibrés sur des carottes de différentes perméabilités. L'importance de ces lois a été mise en évidence à travers des simulations sur une coupe de réservoir bi-couche. Les résultats de la simulation indiquent que les prévisions de performance d'un procédé à base de mousse, appliqué à un réservoir hétérogène, nécessitent une bonne connaissance des lois d'échelle des paramètres empiriques avec la perméabilité. / Conventional techniques of oil recovery consist in injecting water and/or gas into the geological formation to force out the oil. These methods may reveal ineffective because of high permeability contrasts, unfavorable mobility ratio between the driving fluid and the oil in place which generally generates viscous fingering, and gravity segregation. In this context, foam has shown a great potential to overcome all these detrimental effects, and thereafter, to improve the volumetric sweep efficiency. Still some key points need to be addressed regarding the predictive calculation of multiphase foam flow in porous media. Methods for modeling foam flow in porous media fall into two categories: population balance (PB) models and (semi)-empirical (SE) models. On the one hand, PB models describe foam lamellas transport in porous media and predict the evolution of foam microstructure as the result of pore-scale mechanisms of lamellas generation and destruction. Within this framework, the modeling of foam effects on gas mobility is directly related to foam texture (lamellas density) along with the effects of other parameters impacting its rheology such as foam quality and velocity, permeability of the porous media, surfactant concentration, etc. On the other hand, SE models are based on the extension of multiphase classical Darcy's model to describe foam flow in porous media, such that the foam texture effects are described indirectly through a multi-parameter interpolation function of parameters measured/observed in laboratory. Such formulation has to be calibrated from foam flow experimental data on a case-by-case basis, which can turn to be a cumbersome task. Furthermore, SE models involve uncertainty because they are not based on mechanistic laws driving lamellas transport in porous media, and their predictive capacity remains low as too few laboratory data are generally available for their calibration. Nonetheless, the reservoir engineer needs a reliable foam model in order to design, assess and optimize foam enhanced oil recovery processes for field application. Accordingly, this thesis aims at providing further insights into the topics related to the parameterization of (semi)-empirical models through better formulated and calibrated laws in order to improve their predictivity. In this work, we have established the physical basis necessary to validate the (semi)-empirical models. Indeed, we developed the equivalence between SE and PB models achieved through relationships between the parameters of these two modeling approaches (industrial and physical). The equivalence has been established and studied using a pre-calibrated PB model of the literature to fit steady-state foam measurements. In addition, this equivalence allowed us to develop a new procedure to calibrate the (semi)-empirical models in a reliable and deterministic way. This procedure was tested and validated using results from IFPEN core-flood experiments by translating them into steady-state texture measurements. Finally, we proposed scaling laws for empirical model parameters with the permeability of the porous media, by analyzing the fitted parameters on cores of different permeabilities. Different interpretations of the scaling laws are herein provided using theoretical models for lamellas stability. Then, their importance has been demonstrated through simulations on a two layer reservoir cross-section. The simulation results indicate that the predictions of foam flow in a heterogeneous reservoir require a good knowledge of the scaling laws of SE model parameters with permeability.