Development of a Coupled RANS-Stochastic Lagrangian Particle Model for Contrail Formation

L'impact environnemental de l'aviation reste une préoccupation majeure, d'autant plus que l'Organisation de l'aviation civile internationale (OACI) prévoit une augmentation de 34% du trafic aérien commercial d'ici 2029 par rapport aux niveaux de 2019. Un facteur clé de cet impact est la formation des traînées de condensation (contrails, contraction de condensation trails en anglais) et des nuages cirrus induits, qui augmentent la couverture nuageuse et constituent l'une des principales sources d'incertitude dans l'effet climatique de l'aviation, potentiellement plus importante que les émissions de CO2. Comprendre et prédire la formation de ces traînées est essentiel pour évaluer les stratégies d'atténuation possibles. Le régime de jet, qui constitue les premières secondes suivant l'échappement des moteurs et relie la conception de ces derniers à la caractérisation des particules de traînée initiales, est particulièrement pertinent pour les fabricants de moteurs d'avion et constitue le cœur de cette étude. En raison des coûts élevés et des risques associés aux tests expérimentaux en vol, les simulations numériques sont devenues l'outil principal pour étudier la formation des contrails. Les modèles traditionnels s'appuient sur des descriptions détaillées du champ d'écoulement, de la microphysique et des effets radiatifs, souvent à l'aide de méthodes coûteuses en ressources de calcul, comme les simulations des grandes échelles de turbulence (LES en anglais). Des approches plus récentes, basées sur les équations de Navier-Stokes moyennées (RANS), offrent une plus grande efficacité numérique, mais elles approximent la composition instantanée des gaz entourant les particules et l'influence de celle-ci sur les processus microphysiques en utilisant sa moyenne locale. Cette simplification pourrait négliger l'impact des fluctuations turbulentes, potentiellement cruciales pour une prédiction précise de la formation des traînées. Bien que l'ampleur de l'influence de ces fluctuations ne soit pas encore pleinement évaluée, ce manque de connaissance a motivé le développement d'un nouveau cadre qui, tout en maintenant l'efficacité numérique, capture les effets stochastiques de la turbulence sur la croissance des particules de glace. Ce travail propose un modèle hybride Stochastique Lagrangien-Eulérien, combinant le modèle simplifié de Langevin (SLM) pour les trajectoires turbulentes des particules couplé à un solveur eulérien des équations RANS ainsi qu'un modèle de turbulence pour les grandeurs moyennes du champ. Le processus de croissance des particules de glace est modélisé à l'aide d'un modèle simplifié de microphysique, où la composition instantanée est suivie le long des lignes de courant grâce au modèle d'échange par interaction avec la moyenne (IEM). Le cadre ainsi développé offre une description plus précise des effets de la turbulence sur la microphysique sans sacrifier l'efficacité numérique. Une simulation du jet d'un moteur CFM56-5B3 montre la capacité du modèle à considérer de manière réaliste les variations de trajectoire et de composition des particules. Les résultats mettent en évidence des différences significatives entre le modèle hybride et des versions intermédiaires de celui-ci, confirmant l'intérêt d'étudier les effets de la dispersion turbulente. La sensibilité du modèle à la température atmosphérique, à l'humidité relative sur glace et aux émissions de particules de suie a également été étudiée, montrant un comportement physique cohérent avec les effets attendus sur les traînées induites. Ces résultats établissent une base pour le développement de modèles hybrides Stochastiques Lagrangiens-Eulériens pour la formation des contrails, en soulignant l'importance de modéliser avec précision les effets de la turbulence et en suggérant des pistes d'amélioration pour les simulations futures. Les recherches à venir se concentreront sur l'incorporation d'une densité de particules variables, sur le raffinement de la microphysique et sur l'extension du modèle pour inclure des configurations complètes d'aéronefs ainsi qu'une meilleure évolutivité. Un domaine clé pour le développement futur sera l'amélioration du modèle Lagrangien des particules, en particulier du modèle de mélange et du taux de relaxation de la turbulence prédit par le modèle k-w SST. L'amélioration de ces aspects contribuera à accroître la précision et la fiabilité des résultats. À terme, cette approche pourrait améliorer significativement les cadres de simulation existants et fournir des évaluations plus précises de l'impact climatique de l'aviation.