Modèle prédictif pour la distribution de taille de bulles dans une conduite verticale

Cette maîtrise de recherche se concentre sur la distribution de la taille des bulles dans un écoulement à travers une conduite cylindrique. Son objectif est de comprendre le comportement des bulles dans un écoulement simple en vue d’une application industrielle sur des turbines hydroélectriques. En effet, bien que l’hydroélectricité soit une source d’énergie renouvelable, l’exploitation des ressources fluviales peut avoir un impact significatif sur l’environnement. Ces contraintes sont principalement liées au fonctionnement des turbines, qui utilisent les eaux en profondeur, souvent sous-oxygénées, pour produire de l’électricité. Par conséquent, l’écoulement en aval se trouve souvent avec un taux de dioxygène dissous anormalement faible, ce qui entrave le développement de certaines espèces végétales et animales. Pour pallier à ce manque de dioxygène dissous en aval, l’industrie propose d’injecter artificiellement de l’air dans les turbines hydroélectriques. Afin de bien comprendre le fonctionnement de ces turbines aérées, il est nécessaire de mener des études numériques sur les écoulements d’eau à différentes échelles. Dans cette optique, il est intéressant de développer des outils numériques fiables pour caractériser les écoulements diphasiques eau/air. Aujourd’hui, ces modèles présentent encore quelques défauts qui entravent la compréhension numérique des écoulements diphasique. Cette maîtrise cherche donc à fournir une amélioration simple de ces modèles en vue d’une utilisation industrielle pour des turbines hydroélectriques. Une caractéristique importante des écoulements à bulles est la distribution en taille de ces dernières. La connaissance de cette distribution permet de mieux appréhender les forces en jeu dans l’écoulement, ainsi que la quantité de dioxygène dissous. Pour ce faire, cette maîtrise de recherche met en lumière deux nouveaux modèles numériques qui caractérisent les phénomènes de coalescence et de fragmentation dans un nuage de bulles, également appelés modèles MUSIG. Ces travaux mettent d’abord en évidence les lacunes du premier modèle utilisé par le logiciel CFX pour les écoulements à bulles. En raison d’une influence trop importante des phénomènes de fragmentation, la distribution de taille des bulles est systématiquement sous-estimée, présentant un pic anormal pour les bulles de petites tailles. Cela contredit la forme de la distribution en loi log normale généralement observée expérimentalement qui devrait être obtenue. L’étude des phénomènes de fragmentation conduit ainsi à l’établissement d’un premier critère de stabilité pour corriger les lacunes du premier modèle, en se basant sur des essais expérimentaux nécessaires à sa validation.

Abstract

The objective of this master’s thesis is to propose a simple modeling approach for the bubble size distribution in a water/air flow within a conduit. The aim is to enhance current CFD tools to better numerically understand two-phase flows. This will be particularly beneficial for the modeling of aerated hydroelectric turbines, which is a major concern for the development of hydraulic energy. To achieve this goal, we will develop a 1D algorithm to calculate the evolution of the bubble size distribution within a conduit. This algorithm will be based on the definition of the MUSIG model developed in the literature, and providing a straightforward modeling approach for liquid velocity and turbulence. Using this algorithm, we will establish a relationship that links flow parameters to a length called the Sauter diameter, which is highly useful in CFD. Indeed, this diameter enables better calculation of drag force, thus improving the numerical performance of the Euler- Euler model, widely used in industrial-scale numerical modeling of two-phase flows. Finally, we will utilize the definition of this relationship to propose a final algorithm that automatically computes the equilibrium bubble size distribution based on initial conditions. This work will facilitate the determination of bubble cloud characteristics, thereby enhancing numerical CFD tools.