La simulation numérique fiable des performances de turbines hydrauliques suppose : i) de pouvoir inclure dans les calculs RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) traditionnellement mis en œuvre l'effet des incertitudes qui existent en pratique sur les conditions d'entrée de l'écoulement; ii) de pouvoir faire appel à une stratégie de type SGE (Simulation des Grandes Echelles) pour améliorer la description des effets de la turbulence lorsque des écarts subsistent entre calculs RANS et résultats d'essai de référence même après prise en compte des incertitudes. Les présents travaux mettent en oeuvre une démarche non intrusive de quantification d'incertitude (NISP pour Non-Intrusive Spectral Projection) pour deux configurations d'intérêt pratique : un distributeur de turbine Francis avec débit et angle d'entrée incertains et un aspirateur de turbine bulbe avec conditions d'entrée (profils de vitesse,en particulier en proche paroi, et grandeurs turbulentes) incertaines. L'approche NISP est utilisée non seulement pour estimer la valeur moyenne et la variance de quantités d'intérêt mais également pour disposer d'une analyse de la variance qui permet d'identifier les incertitudes les plus influentes. Les simulations RANS, vérifiées par une démarche de convergence en maillage, ne permettent pas pour la plupart des configurations analysées d'expliquer les écarts calcul / expérience grâce à la prise en compte des incertitudes d'entrée.Nous mettons donc également en ouvre des simulations SGE en faisant appel à une stratégie originale d'évaluation de la qualité des maillages utilisés dans le cadre d'une démarche de vérification des calculs SGE. Pour une majorité des configurations analysées, la combinaison d'une stratégie SGE et d'une démarche de quantification des incertitudes permet de produire des résultats numériques fiables. La prise en compte des incertitudes d'entrée permet également de proposer une démarche d'optimisation robuste du distributeur de turbine Francis étudié. / The reliable numerical simulation of hydraulic turbines performance requires : i) to includeinto the conventional RANS computations the effect of the uncertainties existing in practiceon the inflow conditions; ii) to rely on a LES (Large Eddy Simulation) strategy to improve thedescription of turbulence effects when discrepancies between RANS computations and experimentskeep arising even though uncertainties are taken into account. The present workapplies a non-intrusive Uncertainty Quantification strategy (NISP for Non-Intrusive SpectralProjection) to two configurations of practical interest : a Francis turbine distributor, with uncertaininlet flow rate and angle, and a draft-tube of a bulb-type turbine with uncertain inflowconditions (velocity distributions, in particular close to the wall boundaries, and turbulentquantities). The NISP method is not only used to compute the mean value and variance ofquantities of interest, it is also applied to perform an analysis of the variance and identify inthis way the most influential uncertainties. The RANS simulations, verified through a gridconvergence approach, are such the discrepancies between computation and experimentcannot be explained by taking into account the inflow uncertainties for most of the configurationsunder study. Therefore, LES simulations are also performed and these simulations areverified using an original methodology for assessing the quality of the computational grids(since the grid-convergence concept is not relevant for LES). For most of the flows understudy, combining a SGE strategy with a UQ approach yields reliable numerical results. Takinginto account inflow uncertainties also allows to propose a robust optimization strategy forthe Francis turbine distributor under study.

La simulation numérique fiable des performances de turbines hydrauliques suppose : i) de pouvoir inclure dans les calculs RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) traditionnellement mis en œuvre l'effet des incertitudes qui existent en pratique sur les conditions d'entrée de l'écoulement; ii) de pouvoir faire appel à une stratégie de type SGE (Simulation des Grandes Echelles) pour améliorer la description des effets de la turbulence lorsque des écarts subsistent entre calculs RANS et résultats d'essai de référence même après prise en compte des incertitudes. Les présents travaux mettent en oeuvre une démarche non intrusive de quantification d'incertitude (NISP pour Non-Intrusive Spectral Projection) pour deux configurations d'intérêt pratique : un distributeur de turbine Francis avec débit et angle d'entrée incertains et un aspirateur de turbine bulbe avec conditions d'entrée (profils de vitesse,en particulier en proche paroi, et grandeurs turbulentes) incertaines. L'approche NISP est utilisée non seulement pour estimer la valeur moyenne et la variance de quantités d'intérêt mais également pour disposer d'une analyse de la variance qui permet d'identifier les incertitudes les plus influentes. Les simulations RANS, vérifiées par une démarche de convergence en maillage, ne permettent pas pour la plupart des configurations analysées d'expliquer les écarts calcul / expérience grâce à la prise en compte des incertitudes d'entrée.Nous mettons donc également en ouvre des simulations SGE en faisant appel à une stratégie originale d'évaluation de la qualité des maillages utilisés dans le cadre d'une démarche de vérification des calculs SGE. Pour une majorité des configurations analysées, la combinaison d'une stratégie SGE et d'une démarche de quantification des incertitudes permet de produire des résultats numériques fiables. La prise en compte des incertitudes d'entrée permet également de proposer une démarche d'optimisation robuste du distributeur de turbine Francis étudié. / The reliable numerical simulation of hydraulic turbines performance requires : i) to includeinto the conventional RANS computations the effect of the uncertainties existing in practiceon the inflow conditions; ii) to rely on a LES (Large Eddy Simulation) strategy to improve thedescription of turbulence effects when discrepancies between RANS computations and experimentskeep arising even though uncertainties are taken into account. The present workapplies a non-intrusive Uncertainty Quantification strategy (NISP for Non-Intrusive SpectralProjection) to two configurations of practical interest : a Francis turbine distributor, with uncertaininlet flow rate and angle, and a draft-tube of a bulb-type turbine with uncertain inflowconditions (velocity distributions, in particular close to the wall boundaries, and turbulentquantities). The NISP method is not only used to compute the mean value and variance ofquantities of interest, it is also applied to perform an analysis of the variance and identify inthis way the most influential uncertainties. The RANS simulations, verified through a gridconvergence approach, are such the discrepancies between computation and experimentcannot be explained by taking into account the inflow uncertainties for most of the configurationsunder study. Therefore, LES simulations are also performed and these simulations areverified using an original methodology for assessing the quality of the computational grids(since the grid-convergence concept is not relevant for LES). For most of the flows understudy, combining a SGE strategy with a UQ approach yields reliable numerical results. Takinginto account inflow uncertainties also allows to propose a robust optimization strategy forthe Francis turbine distributor under study.

L’aspirateur d’une centrale hydroélectrique est l’organe hydraulique se situant en aval de la roue. Il a une forme divergente afin de récupérer l’énergie cinétique résiduelle en sortie de roue sous forme de pression statique et augmenter ainsi la chute nette de la centrale. Dans le cas des turbines de basse chute de type bulbe, les pertes de charge dans l’aspirateur influencent fortement le rendement global de la centrale. La prédiction correcte de ces pertes de charge au cours du dimensionnement de la turbine représente donc un enjeu majeur. La prédiction numérique des pertes de charge dans l’aspirateur est un réel challenge car l’écoulement dans l’aspirateur est dynamiquement complexe avec des nombres de Reynolds élevés, la présence de swirl et d’un gradient adverse de pression. Ces caractéristiques font que les approches de modélisation classiquement utilisées dans l’industrie sont mises en défaut. L’objectif de ce travail est double : (i) améliorer la prédiction de l’écoulement turbulent dans l’aspirateur en utilisant des approches instationnaires URANS et LES et en portant une attention particulière à la description des conditions d’entrée de l’aspirateur et (ii) réaliser une analyse fine des échanges énergétiques dans l’aspirateur pour mieux comprendre l’origine des pertes de charge. Une condition d’entrée instationnaire représentative de l’écoulement en sortie de roue est élaborée pour ces calculs. Les résultats de simulation sont comparés avec des mesures expérimentales afin d’évaluer la capacité prédictive de chaque approche de modélisation de la turbulence (URANS et LES). Cette étape de validation met en évidence l’importance d’une définition correcte des trois composantes de la vitesse en entrée d’aspirateur. L’influence des conditions aux limites du domaine de calcul, à savoir la rugosité de la paroi et la condition de sortie de l’aspirateur, sur les résultats de simulation est évaluée, notamment dans le cas d’une résolution LES. Grâce à une analyse détaillée du bilan d’énergie cinétique moyenne dans l’aspirateur, les phénomènes hydrodynamiques responsables des pertes de charge sont identifiés. Ceci permet d'analyser en détail les différences de prédiction de pertes de charge entre les calculs URANS et LES et d’identifier les pistes d’amélioration de la prédiction numérique de ces pertes. Enfin, cette analyse permet de comprendre l’évolution des pertes de charge observée entre plusieurs points de fonctionnement de la turbine. / The draft tube of a hydraulic turbine is the turbine element located downstream of the runner. It has a divergent shape in order to convert the residual kinetic energy leaving the runner into pressure and thus increase the effective head of the turbine. The performances of low head bulb turbines are highly influenced by the head losses in the draft tube. The prediction of these head losses in a design process is thereby a major issue. The numerical prediction of the head losses in the draft tube is a real challenge because the flow in the draft tube is dynamically complex with high Reynolds numbers, a swirl and an adverse pressure gradient. These characteristics render conventional industrial approaches not appropriate. The objective of this work is twofold: (i) to improve the numerical prediction of the turbulent flow in the draft tube by using URANS and LES unsteady approaches and paying special attention to the description of the inlet boundary conditions of the draft tube and (ii) to conduct a detailed analysis of the energy transfers in the draft tube in order to better understand the origin of the head losses. An unsteady inlet boundary condition for the simulations reproducing the flow field at the runner outlet is developed. Numerical results are compared to experimental measurements in order to evaluate the predictive capacity of each turbulence modelling approach (URANS and LES). This validation step highlights the importance of defining properly the three velocity components at the draft tube inlet. The influence on the numerical results of boundary conditions of the calculation domain, such as wall roughness and the outlet boundary condition, is evaluated, in particular in case of LES. Thanks to a detailed analysis of the mean kinetic energy balance in the draft tube, the hydrodynamic phenomena responsible for head losses are identified. The head losses prediction differences between URANS and LES are thus analyzed in detail and possible improvements for the head losses prediction are identified. Finally, this analysis enables to understand the head losses evolution observed between several operating points of the turbine.