Simuler la turbulence : des solutions pour l’industrie
By   |  January 06, 2014

Longtemps synonymes d’imprécision dans la simulation des écoulements fluidiques, les phénomènes de turbulence sont aujourd’hui à peu près maîtrisés par les grandes solutions de CFD. Reste à choisir, parmi les modèles qu’elles proposent, le mieux adapté aux besoins applicatifs et aux ressources de calcul à disposition…

Gilles Eggenspieler, PhD – Senior Product Manager, ANSYS.

La turbulence joue un rôle important dans la grande majorité des applications industrielles d’écoulement des fluides. C’est une problématique multiéchelle classique en mécanique des fluides dans la mesure où les échelles présentes dans un écoulement turbulent interagissent les unes avec les autres. Pour connaître la performance d’un système avec la précision requise, il faut pouvoir prévoir au plus juste une multiplicité de facteurs : propriétés aérodynamiques, caractéristiques de transfert thermique, performances des mélanges, etc. Modéliser la turbulence avec suffisamment de fidélité est tout aussi important dans les contextes de la mécanique des fluides numérique (CFD / Computational Fluid Dynamics). Les ressources de calcul dont on dispose aujourd’hui sont généralement insuffisantes pour permettre la résolution numérique (simulation numérique directe ou DNS) de toutes les échelles d’écoulements turbulents présentes dans les applications industrielles. Il existe néanmoins des équations capables de simplifier le problème et de donner des informations justes sur la turbulence d’un écoulement et ses effets sur la performance d’un produit.

La turbulence est un phénomène si complexe qu’il n’existe pas (encore) de formulation universelle pour le résoudre. Face à la multitude des modèles disponibles, les fournisseurs d’applications de CFD doivent intégrer ceux qui leur paraissent les plus pertinents, de façon à ce qu’elles répondent à la majorité des besoins des utilisateurs. Certains spécialistes du secteur vont parfois plus loin en proposant des recommandations quant au modèle à utiliser face à tel problème de turbulence spécifique. Ils contribuent aussi aux progrès de la physique par leurs efforts de recherche, de test et de validation de nouveaux modèles mixant plusieurs approches de représentation de la turbulence (modèles hybrides RANS/LES par exemple) ou permettant la prise en compte de phénomènes de transition laminaire-turbulent – modèles dont la vocation est d’offrir le meilleur compromis entre exactitude des résultats numériques et ressources nécessaires pour le calcul.

Prédire le fonctionnement exact d’un système de valve complexe nécessite de simuler les caractéristiques d’écoulement dans la conduite principale et dans les petites ouvertures. Les effets à proximité des parois doivent également être pris en compte, là où les turbulences les plus complexes sont initiées.

Les difficultés de la simulation de la turbulence

En ingénierie, les écoulements sont le plus souvent turbulents et, par nature, multiéchelles, tridimensionnels et instables. Les écoulements de fluides les plus difficiles à modéliser se rencontrent notamment dans les secteurs industriels suivants :

Aéronautique – La modélisation précise de la turbulence intervient dans les problématiques aéronautiques les plus critiques, notamment lorsqu’il s’agit d’optimiser le rapport portance-traînée d’une aile afin de garantir la sécurité de vol de l’avion pour une consommation de carburant la plus faible possible. La modélisation de la turbulence intervient également dans la conception des moteurs, en particulier pour limiter le bruit à l’extérieur et dans la cabine.

Oil & gas – Sachant que toute turbulence entraîne une perte d’énergie dans l’écoulement, la modélisation de la turbulence devient critique lorsqu’il faut faire circuler des fluides sur de longues distances. Par exemple, il faut estimer précisément la déperdition d’énergie pour déterminer la meilleure distance entre deux stations de pompage. Si la distance est trop grande, l’écoulement perd de la vitesse voire s’arrête ; si la distance est trop courte, le système de pompage n’est pas optimal, avec ce que cela suppose de gaspillages (coûts, maintenance…). Pouvoir prédire précisément les comportements d’écoulement et la chute de pression induite par la turbulence permet de concevoir des systèmes de transport de pétrole et de gaz à plus rentables et plus efficaces.

Automobile – L’aérodynamique automobile est faite de compromis, surtout quand il s’agit de concilier style de la carrosserie et contraintes de Cx. Comparer l’effet de la traînée de différentes propositions de conception permet de sélectionner le design le plus convaincant mais aussi celui qui consommera le moins de carburant. La turbulence dictant la performance aérodynamique d’un design, faire le bon choix suppose de pouvoir compter sur des modèles de turbulence précis, testés et validés.

Chimie et drug design – Les opérations de mixage sont cruciales dans la plupart des procédés chimiques et pharmaceutiques. Pour obtenir des résultats optimaux, il faut parvenir à des mélanges homogènes, et cela dans le temps le plus court possible. Les fabricants d’équipements de mixage utilisent la CFD pour comparer différents modèles de malaxeurs et de réservoirs, et ainsi déterminer la configuration optimale au regard des conditions opératoires. La turbulence jouant un rôle clé dans l’opération de mélange, le choix du modèle turbulent conditionne le nombre d’itérations nécessaires pour obtenir le bon design.

Energies vertes – Pour les compagnies d’électricité qui exploitent des éoliennes, l’objectif est que chaque ferme produise le maximum d’énergie au moindre coût. Le sillage d’une éolienne a de fortes incidences sur les turbines situées sous le vent – pertes de rendement et raccourcissement de la longévité, notamment. Les ingénieurs qui conçoivent l’implantation des fermes et le positionnement des éoliennes ont donc besoin de méthodes avancées pour le calcul de ces effets de sillage et de terrain. Pouvoir prévoir précisément ces phénomènes au moyen de simulations numériques permet d’obtenir des rendements idéaux.

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