Quantification des incertitudes dans les simulations code saturne de dispersion atmosphérique F/H

• Stage
• 6 Mois
• Ingénierie
• Chatou
• A définir

Détails de l'offre

Présentation de l'entreprise

Le groupe EDF est l'un des premiers électriciens mondiaux, à la pointe de l'innovation technologique. Le respect de la personne et celui de l'environnement, l'intégrité, la solidarité sont au cœur de nos actions. Face à l’urgence climatique, notre rôle est d’inventer un modèle énergétique qui respecte notre planète.

Nous voulons construire un monde où il sera possible de produire une électricité neutre en CO2, grâce au nucléaire et aux énergies renouvelables, conciliant préservation de la planète, bien-être et développement, grâce à l’électricité et à des solutions et services innovants.

Pourquoi nous rejoindre ? 😀

Rejoindre EDF, c’est travailler dans un Groupe qui lutte au quotidien contre le réchauffement climatique. C’est travailler dans un Groupe avec des valeurs fortes qui innove avec de solides actifs industriels et vous confie des missions qui ont du sens. Rejoindre EDF, c’est partager une aventure ensemble.

Missions

Contexte

Le département Mécanique des Fluides, Energie et Environnement (MFEE) d’EDF Recherche et Développement mobilise des compétences en mécanique des fluides, notamment appliquées à la modélisation des écoulements atmosphériques pour l’étude et l'évaluation de la dispersion de rejets atmosphériques. Les codes développés à EDF R&D sont un des éléments de réponse à ces questions.

En particulier, MFEE développe le code de mécanique des fluides code_saturne doté d’un module pour les écoulements atmosphériques. Avec une mise en données adaptée, code_saturne est capable de modéliser la dispersion en milieu complexe, en représentant finement le champ de vent en présence de bâtiments et prenant en compte les caractéristiques d’un terrain (rugosité, topographie), pour ainsi estimer le devenir de divers rejets (polluants, gouttelettes d’eau, ...) dans différentes situations météorologiques. Les simulations s'accompagnent néanmoins de sources d’incertitudes (mesures des conditions météorologiques, caractéristiques des rejets, paramètres de simulation, ...) dont il convient de quantifier l’impact sur les réponses du modèle.

Incertitudes de simulation

L'objectif est de mesurer l’impact des incertitudes en entrée du modèle (données, paramètres) sur l’incertitude de la réponse du modèle (champ de vent, concentrations de polluant). Pour cela, trois étapes sont clés : (i) identifier et quantifier les sources d’incertitude, en leur associant des densités de probabilité qui permettent de les caractériser ; (ii) propager ces incertitudes dans le modèle : échantillonner les paramètres incertains à partir de leurs distributions et produire les simulations correspondantes. Il s'agit d'une méthode de type Monte Carlo ; (iii) mesurer l’impact, en calculant des métriques statistiques : par exemple, l’écart-type des champs simulés, ou encore sa sensibilité aux paramètres. L’étape de propagation des incertitudes repose sur l’utilisation de code_sature, qui simule l’écoulement de l’air et la dispersion du polluant selon une approche RANS k-ε avec des conditions météorologiques imposées aux limites.

Objectifs du stage

Après une première phase de bibliographie et une prise en main des codes, le stagiaire devra mettre en place un plan d'expérience pour estimer les incertitudes en sortie de modèle, c'est à dire quantifier les différentes sources d’incertitudes et les propager, en utilisant des méthodes de type Monte Carlo. Il s'agirait de cartographier les écarts-type de dispersion dans le domaine étudié, et la sensibilité de ce dernier aux différents paramètres incertains. L'objectif final est de réfléchir à une prise en compte opérationnelle de ces incertitudes, s'accompagnant d'une compréhension physique et analyse critique des résultats.

Profil recherché

Le/la stagiaire devra être intéressé/e par la compréhension physique des phénomènes atmosphériques, par la prise en main de méthodes et outils statistiques et probabilistes, et devra justifier de sa capacité de développement de code (python, C).

Dans ces travaux, il/elle sera en relation avec les différents contributeurs de la thématique dispersion atmosphérique.

Compétences  : Mécanique des fluides, Méthodes Statistiques, Quantification des Incertitudes, Analyse de Sensibilité, Méthodes numériques, Programmation python