scholarly journals Modèle de transfert et de diffusion de masse dans un écoulement, en présence de gradients de vitesse et de gradients du coefficient de diffusion turbulente

2005 ◽  
Vol 5 (3) ◽  
pp. 353-379
Author(s):  
J. Boczar ◽  
A. Dorobczynski ◽  
J. Miakotoi

Le travail présente un modèle mathématique conceptuel de transfert et de diffusion de masse destiné à l'étude des migrations d'effluents en rivière. Ce modèle prend en compte l'existence d'écoulements cisaillés ainsi que la présence de gradients de diffusion turbulente. Il permet de calculer les champs de concentrations et les valeurs moyennes de concentration à travers toute section transversale de l'écoulement. La localisation et la taille relative du rejet sont respectées. L'influence des rives sur les processus de dispersion est prise en considération.Pour quantifier l'influence des berges, une relation est établie entre les concentrations calculées en écoulement de largeur infinie et les concentrations en écoulement d'extension limitée. La méthode utilisée est fondée sur l'emploi d'un champ de vitesse et d'un champ de coefficient de diffusion, symétriques par rapport à des lignes riveraines séparant le courant nul d'un courant fictif situé de part et d'autre de ces limites.Les résultats des tests du modèle mathématique, réalisés à l'aide du programme moniteur « Gradient 2 », sont présentés. Dans le cas d'écoulements cisaillés, on a constaté que la valeur moyenne de concentration d'effluent calculée au travers de sections transversales à l'écoulement n'était pas une quantité invariante tout au long de l'écoulement. Un gradient de vitesse négatif induit une augmentation de cette moyenne à mesure que l'on s'éloigne du rejet alors qu'un gradient positif produit l'effet inverse. Un gradient du coefficient de diffusion turbulente détermine un changement du profil de concentration à l'intérieur d'une section transversale donnée, sans en changer cependant la valeur moyenne. Un gradient négatif augmente la valeur maximale de la distribution des concentrations. Un gradient positif fait diminuer la valeur maximale en aplatissant l'allure du profil.Le modèle mathématique a ensuite été vérifié à l'aide d'un modèle physique. Un modèle réduit respectant les similitudes d'écoulement a été bâti. Les gradients de vitesse du fluide et les gradients du coefficient de diffusion étaient provoqués par l'introduction de tirants d'eau non uniformes dans chaque section transversale. Les mesures réalisées ont permis d'estimer les coefficients de diffusion turbulente.

1986 ◽  
Vol 83 (6) ◽  
pp. 499-510
Author(s):  
T. Sugiyama ◽  
M. Sugata ◽  
Y. Simomura

1981 ◽  
Vol 21 (4) ◽  
pp. 561-575 ◽  
Author(s):  
A. YENIKOYE ◽  
J. C. MARIANA ◽  
J. P. LEY ◽  
E. JOLIVET ◽  
M. TERQUI ◽  
...  

2005 ◽  
Vol 1 (1-2) ◽  
pp. 129-152
Author(s):  
A. Turgeon

Le modèle mathématique décrit dans cet article a pour tâche de choisir les sites sur une rivière où des installations hydro-électriques seront aménagées, puis de trouver la taille optimale de ces installations. La solution de ce problème dépend naturellement du montant d'argent que la compagnie est prête à investir sur la rivière. Toutefois, ce montant n'est pas connu au départ puisqu'il est lui-même fonction de ce que les installations pourront produire. Il est donc nécessaire de résoudre le problème pour tous les niveaux possibles de production étant donné qu'on ne connaît pas le niveau qui sera choisi. Ce problème est résolu dans cet article par une méthode très efficace qui regroupe l'énumération implicite, la programmation linéaire successive et l'analyse paramétrique. De façon succincte, l'énumération implicite fait le choix des sites qui seront aménagés pour un niveau de production donné. La programmation linéaire successive, quant à elle, se charge de déterminer la taille optimale des installations. Enfin, l'analyse paramétrique montre comment la taille des installations varie avec le niveau de production. L'efficacité de cette méthode vient du fait que l'algorithme d'énumération implicite, qui consomme beaucoup de temps de calcul, est appelé un nombre minimal de fois.


2021 ◽  
pp. 18-23
Author(s):  
Xavier Waintal

Le concept d’ordinateur quantique recouvre deux réalités très différentes. Il y a d’une part de très belles expériences de physique qui se basent sur des systèmes appartenant à la nanoélectronique quantique (supraconducteurs, semi-conducteurs), l’optique quantique ou la physique atomique. D’autre part, il y a une promesse, celle que ces systèmes puissent être décrits avec grande précision par un modèle mathématique très épuré. Ce modèle est une instance d’un problème plus général, le problème quantique à N corps, que les physiciens étudient depuis des dizaines d’années. Dans cet article, nous verrons qu’envisager l’ordinateur quantique sous l’angle du problème quantique à N corps donne un éclairage utile pour comprendre à quoi il pourrait servir ou les diffi cultés liées à son élaboration.


2003 ◽  
Vol 51 (4) ◽  
pp. 212-215 ◽  
Author(s):  
Jean Clairambault ◽  
Daniel Claude ◽  
Elisabeth Filipski ◽  
Teresa Granda ◽  
Francis Lévi

2020 ◽  
Vol 157 (3) ◽  
pp. S180
Author(s):  
N. Golse ◽  
F. Joly ◽  
Q. Nicolas ◽  
P. Combari ◽  
A. Sa Cunha ◽  
...  

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