Les méthodes hybrides Moments/PDF sont bien adaptées pour la description des écoulements diphasiques turbulents, polydispersés, hors équilibre thermodynamique. Ces méthodes permettent d'avoir une description assez fine de la polydispersion, de la convection et des termes sources non-linéaires. Cependant, les approximations issues de telles simulations sont bruitées ce qui, dans certaines situations, occasionne un biais. L'approche alternative étudiée dans ce travail consiste à coupler une description Eulerienne des moments avec une description stochastique Lagrangienne à l'intérieur de la phase dispersée, permettant de réduire l'erreur statistique et d'éliminer le biais. La mise en oeuvre de cette méthode nécessite le développement de schémas numériques robustes. Les approches proposées sont basées sur l'utilisation simultanée des techniques de relaxation et de décentrement, et permettent d'obtenir des approximations stables des solutions instationnaires du système d'équations aux dérivées partielles, avec des données peu régulières provenant du couplage avec le modèle stochastique. Une comparaison des résultats de la méthode hybride Moments-Moments/PDF avec ceux issus de la méthode hybride "classique'' est présentée en termes d'analyse des erreurs numériques sur un cas de jet co-courant gaz-particules. / Hybrid Moments/PDF methods have shown to be well suitable for the description of polydispersed turbulent two-phase flows in non-equilibrium which are encountered in some industrial situations involving chemical reactions, combustion or sprays. hey allow to obtain a fine enough physical description of the polydispersity, non-linear source terms and convection phenomena. However, their approximations are noised with the statistical error, which in several situations may be a source of a bias. An alternative hybrid Moments-Moments/PDF approach examined in this work consists in coupling the Moments and the PDF descriptions, within the description of the dispersed phase itself. This hybrid method could reduce the statistical error and remove the bias. However, such a coupling is not straightforward in practice and requires the development of accurate and stable numerical schemes. The approaches introduced in this work rely on the combined use of the upwinding and relaxation-type techniques. They allow to obtain stable unsteady approximations for a system of partial differential equations containing non-smooth external data which are provided by the PDF part of the model. A comparison of the results obtained using the present method with those of the ``classical'' hybrid approach is presented in terms of the numerical errors for a case of a co-current gas-particle wall jet.

Ce travail consiste en une étude des phénomènes de coalescence dans un nuage de gouttes, par la simulation numérique directe d'un écoulement turbulent gazeux, couplée avec une approche de suivi Lagrangien pour la phase dispersée. La première étape consiste à développer et valider une méthode de détection des collisions pour une phase polydispersée. Elle est ensuite implémentée dans un code couplé de simulation directe et de suivi Lagrangien existant. Des simulations sont menées pour une turbulence homogène isotrope de la phase continue et pour des phases dispersées en équilibre avec le fluide. L'influence de l'inertie des gouttes et de la turbulence sur le taux de coalescence des gouttes est discutée dans un régime de coalescence permanente. Un aperçu est donné de la prise en compte d'autres régimes de collision et de coalescence entre gouttes. Ces simulations sont la base de développement et de validation des approches utilisées dans les calculs à l'échelle industrielle. En particulier, les résultats des simulations sont comparés avec les prédictions d'une approche Lagrangienne de type Monte-Carlo et de l'approche Eulerienne 'Direct Quadrature Method of Moments' (DQMOM). Différents types de fermeture des termes de coalescence sont validés. Les uns sont basés sur l'hypothèse de chaos-moléculaire, les autres sont capables de prendre en compte des corrélations de vitesses des gouttes avant la collision. Il est montré que cette derniere approche prédit beaucoup mieux le taux de coalescence par comparaison avec les résultats des simulations déterministes. / Coalescence in a droplet cloud is studied in this work by means of direct numerical simulation of the turbulent gas flow, which is coupled with a Lagrangian tracking of the disperse phase. In a first step, a collision detection algorithm is developed and validated, which can account for a polydisperse phase. This algorithm is then implemented into an existing code for direct numerical simulations coupled with a Lagrangian tracking scheme. Second, simulations are performed for the configuration of homogeneous isotropic turbulence of the fluid phase and a disperse phase in local equilibrium with the fluid. The influence of both droplet inertia and turbulence intensity on the coalescence rate of droplets is discussed in a pure permanent coalescence regime. First results are given, if other droplet collision outcomes than permanent coalescence (i.e. stretching and reflexive separation) are considered. These results show a strong dependence on the droplet inertia via the relative velocity of the colliding droplets at the moment of collision. The performed simulations serve also as reference data base for the development and validation of statistical modeling approaches, which can be used for simulations of industrial problems. In particular, the simulation results are compared to predictions from a Lagrangian Monte-Carlo type approach and the Eulerian 'Direct Quadrature Method of Moments' (DQMOM) approach. Different closures are validated for the coalescence terms in these approaches, which are based either on the assumption of molecular-chaos, or based on a formulation, which allows to account for the correlation of droplet velocities before collision by the fluid turbulence. It is shown that the latter predicts much better the coalescence rates in comparison with results obtained by the performed deterministic simulations.