Lors que nous examinons numériquement des phénomènes multiphasiques suite à un accidentgrave dans le réacteur nucléaire, la dimension caractéristique des zones multi-fluides(non-réactifs et réactifs) s’avère beaucoup plus petite que celle du bâtiment réacteur, cequi fait la Simulation Numérique Directe de la configuration à peine réalisable. Autrement,nous proposons de considérer la zone de mélange multiphasique comme une interface infinimentfine. Puis, le solveur de Riemann réactif est inséré dans la Méthode des ÉquationsDiscrètes Réactives (RDEM) pour calculer le front de combustion à grande vitesse représentépar une interface discontinue. Une approche anti-diffusive est ensuite couplée avec laRDEM afin de précisément simuler des interfaces réactives. La robustesse et l’efficacité decette approche en calculant tant des interfaces multiphasiques que des écoulements réactifssont à la fois améliorées grâce à la méthode ici proposée : upwind downwind-controlled splitting(UDCS). UDCS est capable de résoudre précisément des interfaces avec les maillagesnon-structurés multidimensionnels, y compris des fronts réactifs de détonation et de déflagration. / When numerically investigating multiphase phenomena during severe accidents in a reactorsystem, characteristic lengths of the multi-fluid zone (non-reactive and reactive) are foundto be much smaller than the volume of the reactor containment, which makes the directmodeling of the configuration hardly achievable. Alternatively, we propose to consider thephysical multiphase mixture zone as an infinitely thin interface. Then, the reactive Riemannsolver is inserted into the Reactive Discrete Equations Method (RDEM) to compute highspeed combustion waves represented by discontinuous interfaces. An anti-diffusive approachis also coupled with RDEM to accurately simulate reactive interfaces. Increased robustnessand efficiency when computing both multiphase interfaces and reacting flows are achievedthanks to an original upwind downwind-controlled splitting method (UDCS). UDCS is capableof accurately solving interfaces on multi-dimensional unstructured meshes, includingreacting fronts for both deflagration and detonation configurations.

This dissertation focused on development and utilization of numerical and experimental approaches to improve the CFD modeling of fluidization flow of cohesive micron size particles. The specific objectives of this research were: (1) Developing a cluster prediction mechanism applicable to Two-Fluid Modeling (TFM) of gas-solid systems (2) Developing more accurate drag models for Two-Fluid Modeling (TFM) of gas-solid fluidization flow with the presence of cohesive interparticle forces (3) using the developed model to explore the improvement of accuracy of TFM in simulation of fluidization flow of cohesive powders (4) Understanding the causes and influential factor which led to improvements and quantification of improvements (5) Gathering data from a fast fluidization flow and use these data for benchmark validations. Simulation results with two developed cluster-aware drag models showed that cluster prediction could effectively influence the results in both the first and second cluster-aware models. It was proven that improvement of accuracy of TFM modeling using three versions of the first hybrid model was significant and the best improvements were obtained by using the smallest values of the switch parameter which led to capturing the smallest chances of cluster prediction. In the case of the second hybrid model, dependence of critical model parameter on only Reynolds number led to the fact that improvement of accuracy was significant only in dense section of the fluidized bed. This finding may suggest that a more sophisticated particle resolved DNS model, which can span wide range of solid volume fraction, can be used in the formulation of the cluster-aware drag model. The results of experiment suing high speed imaging indicated the presence of particle clusters in the fluidization flow of FCC inside the riser of FIU-CFB facility. In addition, pressure data was successfully captured along the fluidization column of the facility and used as benchmark validation data for the second hybrid model developed in the present dissertation. It was shown the second hybrid model could predict the pressure data in the dense section of the fluidization column with better accuracy.

In der vorliegenden Arbeit wurde das Verhalten dünner Flüssigkeitsfilme an gekrümmten Substratoberflächen durch experimentelle Beschichtungsversuche basierend auf der non-invasiven laserinduzierten Fluoreszenzmesstechnik und durch numerische Filmsimulationen mit Hilfe des Volume-of-Fluid Mehrphasenmodells untersucht. Besonderes Interesse galt dabei dem Finden optimaler Einflussgrößenkombinationen zur Reduzierung des Fettkanten-Effekts. In der hierfür durchgeführten Parameterstudie wurden sowohl Applikationsparameter wie der Kantenrundungsradius und die Applikationsschichtdicke als auch Stoffparameter der untersuchten Flüssigkeit wie die Viskosität und die Oberflächenspannung variiert. Neben qualitativen Beschreibungen der entstandenen Fettkantengestalten sind als Resultate auch Größen zur Quantifizierung der Fettkanten festgelegt worden und systematisch dargestellt. Es konnte nachgewiesen werden, dass ungünstige und geeignete Parameterkonfigurationen existieren, welche prägnante bzw. kaum auffällige Fettkanten erzeugen, insbesondere im Experiment. Über die dabei eingreifenden Mechanismen der zugrundeliegenden Strömungen wurden konkrete Hypothesen aufgestellt, auch um die resultierenden Proportionalitäten der Fettkantengrößen bezüglich der Einflussgrößen zu plausibilisieren. Weiterhin konnte eine Aussage über die Signifikanz der untersuchten Einflussgrößen getroffen werden. Abschließend wurde eine geeignete dimensionslose Kenngröße generiert, um den Fettkanten-Effekt parameterübergreifend beschreiben zu können, wodurch mittels der Ähnlichkeitstheorie auch eine gewisse Abschätzung des Fettkanten-Effekts ermöglicht wird. / In this study the behaviour of a thin liquid layer at a curved solid edge was examined by experimental coating investigations based on the laser-induced fluorescence technique and by numerical film simulations based on the Volume-of-Fluid multiphase flow model, respectively. The main motivation was to find optimal combinations of influencing quantities to reduce the fat-edge effect. Therefore a study of these quantities was performed, in which application parameters like edge radii of curvature and application layer thicknesses as well as determining liquid properties like viscosity and surface tension have been varied. Results are described qualitatively at corresponding fat-edge shapes and quantified by suitable fat-edge parameters, which had to be identified and selected. It could be shown that adverse and appropriate influencing parameter combinations exist, which generate conspicuous and less distinctive fat-edges, respectively - especially in laboratory experiments. The experimental findings and proportionalities regarding fat-edge shapes and dimensions are found to be physically plausible. Furthermore an order of significance of the influencing quantities established. Eventually, a dimensionless quantity was derived by dimensional analysis, which describes the fat-edge effect. Thus, the fat-edge effect has also been described by the application of similarity theory and the corresponding dimenionless number, respectively.

Práce komplexně popisuje vodní a vodovzdušné chlazení pomocí metod CFD (Computational Fluid Dynamics) konkrétně s využitím software ANSYS FLUENT. Skládá se ze dvou hlavních částí, z nichž první se zabývá numerickým popisem jediné vodní kapky a druhá popisem směsí kapek představující paprsek válcové a ploché trysky. Je založena převážně na vícefázových modelech proudění a vlastních uživatelsky definovaných funkcí (User Defined Functions, UDF) představujících stěžejní část práce. Uvedené výpočtové modely jsou ve většině případů verifikovány pomocí experimentálních dat nebo jiných numerických modelů. V první části práce jsou teoreticky postupně rozebrány všechny tři použité vícefázové modely proudění. První z nich, Volume Of Fluid model (VOF), byl použit pro modelování jediné kapky (mikromodel). Zatímco zbývající dva, Euler-Euler model a Euler-Lagrange model, byly aplikovány v modelu celého paprsku trysky (makromodel). Mikromodel popisuje dynamiku volného pádu vodní kapky. Pro malé průměry kapek (~100µm) standardní model povrchového napětí (Continuum Surface Force, CSF) způsoboval tzv. parazitní proudy. Z toho důvodu je v práci rozebrána problematika výpočtu normál, křivostí volných povrchů a povrchového napětí jako zdroje objemových sil v pohybových rovnicích. Makromodel se zabývá studiem dynamiky celého paprsku tj. oblastí od ústí trysky po dopad na horký povrch, bere v úvahu kompletní geometrii, tzn. např. podpůrné válečky, bramu, spodní část krystalizátoru apod. V práci je rozebrána 2D simulace dopadu paprsku válcové trysky pomocí VOF modelu Euler-Lagrange modelu na horký povrch. Pro případ s VOF modelem byl navržen model blánového varu. Euler-Euler model a Euler-Lagrange model byly využity pro simulaci paprsku ploché trysky horizontálně ostřikující horkou bramu přímo pod krystalizátorem nad první řadou válečků. Pro Euler-Euler model byl navržen model sekundárního rozpadu paprsku založený na teorii nejstabilnější vlnové délky (Blob jet model). Jelikož diskrétní Lagrangeovy částice tvořily v určitých místech spíše kontinuální fázi, byl navržen a otestován model pro konverzi těchto částic do VOF.

<p dir="ltr">The foundation of numerical codes used in engineering analyses of two-phase flows is the two-fluid model (TFM). However, the TFM codes use artificial regularization to remove the high frequency ill-posed instability in the numerical solution. This work demonstrates that incorporating variational inertial coupling terms to the numerical two-fluid model code, makes it more complete, objective and well-posed without the need for any regularization. The variational TFM is implemented in an industrial CFD code and the two-fluid Burgers problem is used to verify the numerical TFM against analytic solutions.</p>