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these simulation numerique et modelisation de l'ecoulement autour ...

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UN MODÈLE ADIABATIQUE POUR LA MULTI-PERFORATION<br />

Région Flux total Modèle Terme convectif Frottement<br />

∫<br />

∫<br />

∫<br />

Expression (−ρUV + τ<br />

S W 12) n 2 dxdz modèle −ρUV n<br />

S 2 dxdz τ<br />

h S 12 n 2 dxdz<br />

W<br />

Injection 7.21 × 10 −1 6.74 × 10 −1 8.23 × 10 −1 −1.02 × 10 −1<br />

Aspiration −2.83 × 10 −1 −2.94 × 10 −1 −2.45 × 10 −1 −0.38 × 10 −1<br />

TAB. 6.1 - Evaluation <strong>de</strong>s flux <strong>de</strong> quantité <strong>de</strong> mouvement longitudinale ρU. Les valeurs données par le modèle<br />

sont comparées au flux total <strong>et</strong> à la contribution non-visqueuse (terme convectif).<br />

d’estimer le flux total <strong>de</strong> quantité <strong>de</strong> mouvement longitudinale ρU avec une erreur <strong>de</strong> 6 % côté injection<br />

<strong>et</strong> 4 % côté aspiration. Cependant, le modèle proposé est censé évaluer le terme convectif (troisième<br />

colonne). La comparaison entre la <strong>de</strong>uxième <strong>et</strong> la troisième est beaucoup moins avantageuse. Les erreurs<br />

sont c<strong>et</strong>te fois <strong>de</strong> l’ordre <strong>de</strong> 20 %. Dans notre cas, le modèle <strong>de</strong>s termes convectifs donne donc une<br />

bonne évaluation du flux total. Les erreurs <strong>de</strong> modélisation se compensent, donnant ainsi un résultat final<br />

meilleur qu’il ne <strong>de</strong>vrait l’être.<br />

Pour améliorer le modèle, il est indispensable <strong>de</strong> revoir chacune <strong>de</strong>s hypothèses suivantes.<br />

– Négliger le terme <strong>de</strong> frottement revient à surestimer le flux côté injection <strong>et</strong> à le sous-estimer côté<br />

aspiration. L’erreur induite est <strong>de</strong> l’ordre <strong>de</strong> 13 %.<br />

– Négliger la corrélation spatiale entre les vitesses longitudinale <strong>et</strong> verticale en entrée <strong>et</strong> sortie <strong>de</strong><br />

perforation mène à sous-estimer le flux côté injection <strong>et</strong> à le surestimer côté aspiration. L’erreur<br />

induite est <strong>de</strong> l’ordre <strong>de</strong> 10 %.<br />

– Les hypothèses d’évaluation <strong>de</strong> la vitesse tangentielle moyenne ont le même eff<strong>et</strong>. L’erreur est <strong>de</strong><br />

l’ordre <strong>de</strong> 10 %.<br />

Au final, négliger le frottement compense les <strong>de</strong>ux autres erreurs. Dans notre cas, améliorer l’une <strong>de</strong>s<br />

trois hypothèses énoncée ci-<strong>de</strong>ssus dégra<strong>de</strong> l’évaluation du flux total. Il sera donc nécessaire <strong>de</strong> reprendre<br />

les trois hypothèses en même temps pour améliorer la modélisation <strong>et</strong> la rendre plus robuste.<br />

Evaluation a priori du modèle <strong>de</strong> multi-perforation : flux <strong>de</strong> ρV<br />

En terme <strong>de</strong> flux <strong>de</strong> quantité <strong>de</strong> mouvement verticale ρV , l’hypothèse d’une pression constante dans<br />

la couche limite semble bonne. La figure 6.1 présente le profil <strong>de</strong> pression moyennée sur <strong>de</strong>s plans<br />

horizontaux (x,z). La pression est adimensionnée par le saut <strong>de</strong> pression à travers la paroi <strong>et</strong> vaut 1 dans<br />

le canal d’aspiration <strong>et</strong> 0 dans le canal d’injection. La figure 6.1 montre que la pression ne subit <strong>de</strong><br />

variation qu’à l’intérieur <strong>de</strong> la perforation. Ainsi, utiliser la pression loin <strong>de</strong> la paroi (typiquement à 10 d<br />

<strong>de</strong> la paroi) pour évaluer la pression à la paroi semble justifié.<br />

Conclusion sur la modélisation isotherme <strong>de</strong> la multi-perforation<br />

Le modèle proposé perm<strong>et</strong> d’évaluation la contribution non-visqueuse <strong>de</strong>s flux <strong>de</strong> quantité <strong>de</strong> mouvement<br />

avec une très bonne confiance pour la quantité <strong>de</strong> mouvement verticale (erreur inférieure à 1%)<br />

<strong>et</strong> une erreur <strong>de</strong> l’ordre <strong>de</strong> 20 % sur la quantité <strong>de</strong> mouvement longitudinale.<br />

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