Conférences Plénières

Guillaume Castanet, Laboratoire d'Energétique et de Mécanique Théorique Appliquée, Université de la Lorraine

D’un usage très répandu, les sprays continuent de faire l’objet de nombreuses recherches visant à modéliser l’évaporation et l’échauffement des gouttes dans des configurations variées comme la combustion des liquides ou le refroidissement par sprays de surfaces surchauffées. Des techniques de mesure optiques, principalement basées sur la fluorescence induite par laser (LIF), sont développées afin de caractériser l’évolution de la température et de la composition des gouttes. Ces mesures sont capables de mettre en évidence les phénomènes de transport à l’intérieur des gouttes en mouvement, ainsi qu’au voisinage d’interfaces liquides complexes où s’effectuent les échanges de chaleur et le changement de phase lié à l’évaporation. Le potentiel de ces approches, mais aussi les défis posés, seront illustrés à partir d’exemples tirés de nos travaux actuels sur les interactions entre des gouttes voisines en évaporation, l’impact de gouttes sur des parois chaudes surchauffées.

Miguel Alfonso Mendez, von Karman Institute for Fluid Dynamics

Le développement continu des technologies d'imagerie permet aujourd'hui de disposer d'ensembles de données dont la taille et la résolution ne cessent de croître. Comme les caméras CMOS modernes atteignent facilement des dizaines de GigaBytes de mémoire et sont capable d’acquérir des dizaines de kilohertz, les campagnes expérimentales de routine avec visualisation d'écoulements ou vélocimétrie d'images de particules produisent des ensembles de données qui étaient impensables il y a dix ans encore. Les expérimentateurs ont ainsi accès à des informations sur l'organisation spatio-temporelle d'un flux inaccessible auparavant, mais qui met notre communauté au défi d'améliorer continuellement les méthodes d'extraction des connaissances à partir des données. À l'ère de la révolution ‘big data’, où l'apprentissage machine entraîne de profonds changements économiques et sociaux et imprègne tous les domaines des sciences appliquées, la boîte à outils à la disposition des chercheurs s'est énormément développée. Cette présentation donne un aperçu de plusieurs outils de réduction de la dimensionnalité et de décomposition guidée par les données, à partir des outils pionniers de la mécanique des fluides jusqu'aux méthodes d'apprentissage machine initialement développées en vision industrielle et en intelligence artificielle. La présentation se concentrera sur les applications de ces outils dans des tâches fondamentales telles que l'élimination du bruit, la détection d'objets en mouvement ou la reconnaissance de formes dans des flux biphasés, et l'identification de structures cohérente dans des ensembles de données PIV.

Marc Brunel, UMR CNRS 6614 CORIA, Saint-Etienne du Rouvray Cedex, France

L’imagerie interférométrique de particules est une technique intéressante pour caractériser des particules dans un écoulement quand la distance de travail entre l’écoulement et le système d’imagerie doit dépasser plusieurs dizaines de centimètres tout en conservant un grand champ de mesure et en étant capable de mesurer des tailles de particules de quelques dizaines de micromètres. Dans cette présentation seront présentées des études récentes de caractérisation de gouttes ou de particules rugueuses irrégulières. Certaines limitations observées dans le cas de gouttes seront discutées. Dans le cas de particules irrégulières, nous montrerons des exemples de caractérisation de particules de glace en tunnel givrant, ou le suivi 3D de grains de sable dans un canal à houle. La présentation s’attardera ensuite sur la reconstruction de la forme des particules à partir de leur image interférométrique à l’aide d’algorithmes de reconstruction de phase ou de méthodes d’intelligence artificielle. Ces outils seront ensuite appliqués au cas de la reconstruction 3D de particules dans le cas de montages multi-vues.