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Etude numérique sur le modèle de coefficient d’absorption corrélé en multi spectral / Simulation study of the Multi-Spectral Correlated k-distribution modelHou, Longfeng 11 September 2015 (has links)
Le transfert radiatif dû aux gaz joue un rôle important dans les applications industrielles comme les chambres de combustion, les sciences atmosphériques, etc. Plusieurs modèles ont été proposées pour estimer les propriétés radiatives des gaz. Le plus précis est l'approche dite Raie Par Raie (RPR). Cependant, cette méthode implique un coût de calcul excessif qui la rend inappropriée pour la plupart des applications. Néanmoins, elle reste la méthode de référence que nous utiliserons pour l'évaluation d’autres modèles approchés. Le modèle de coefficient d’absorption corrélé (Ck) est généralement suffisant pour de nombreuses applications. Cette méthode est réputée précise lorsque petits gradients de température sont rencontrés au sein du gaz. Toutefois, si le milieu gazeux est soumis à d'importants gradients de température, la méthode Ck peut conduire à des erreurs qui peuvent atteindre 50% en termes de flux radiatifs par rapport à des simulations de RPR. Le but de cette thèse est de proposer une version améliorée de la méthode Ck, appelée l'approche de coefficient d’absorption corrélé en multi spectral (MSCk). La principale différence entre les modèles Ck et MSCk est que, dans l'approche Ck les intervalles spectraux sur lesquels les propriétés radiatives des gaz sont moyennées sont choisis contiguës alors que, dans l’approche MSCk, ces intervalles sont construits afin d'assurer que le coefficient d'absorption soit corrélé sur ces intervalles. Par conséquent, l'hypothèse de corrélation dans l’approche MSCk est mieux adaptée que dans l’approche Ck. La construction de ces intervalles spectraux (en utilisant la méthode de classification automatique de données fonctionnelles) est détaillée. Cette approche est évaluée par rapport à la référence RPR dans plusieurs cas test. Ces cas traitent de mélanges de gaz (H2O-N2 et H2O-CO2-N2) dans l’intervalle de température [300-3000K]. Les résultats montrent que la méthode MSCk permet d'obtenir de meilleures précisions que les méthodes Ck tout en restant acceptable en termes de coût de calcul. / Radiative heat transfer of gas plays an important role in industrial applications such as in combustion chambers, atmospheric sciences, etc. Several models [11] have been proposed to estimate the radiative properties of gases. The most accurate one is the Line-By-Line (LBL) approach. However, this technique involves excessive computation cost which makes it inappropriate for most applications. Nevertheless, it remains the reference approach for the assessment of other approximate models. The Correlated k-distribution method (Ck) [11] was shown to be a relevant choice for many applications. This method performs usually well, when only small temperature gradients are involved [21]. However, if the gaseous medium is subject to large temperature gradients, it may lead to errors that can reach 50% in terms of radiative heat fluxes when compared to LBL simulations [21]. The aim of the present paper is to propose an enhanced version of the Ck method, called the Multi-Spectral Correlated k-distribution approach (MSCk). The main difference between Ck and MSCk models is that in the Ck approach spectral intervals over which the radiative properties of the gas are averaged are chosen contiguous whereas, in the MSCk technique, those intervals are built in order to ensure that the absorption coefficient are scaled over them [27]. Accordingly, the usual assumption of correlated spectrum used in k-distribution approaches for the treatment of non uniformities is more acceptable in the MSCk case than in the Ck one. The building of those spectral intervals (using Functional Data Clustering, [52]) is detailed and the approach is assessed against LBL reference data in several test cases. These cases involve H2O-N2 and H2O-CO2-N2 mixtures in the [300-3000K] temperature range. Results show that the MSCk method enables to achieve better accuracies than Ck methods while remaining acceptable in terms of computational cost.
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