E1 - M2N > O2-b. Milieux poreux 

En plus des résultats portant sur homogénéisation des transferts dans les milieux poreux nos travaux dans ce domaine s’articulent autour des points suivants :

  • La caractérisation de la microstructure des matériaux hétérogènes par analyse d’image 2D (MEB, photo) ou 3D (tomographie X).
  • Le développement de modèles de transferts couplés dans les milieux poreux par une approche multi-échelles. On s’intéresse ici plus particulièrement à la détermination des expressions des propriétés à l’échelle macroscopique (conductivité thermique, diffusivité, perméabilité, etc.) en fonction de la microstructure.
  • Le calcul des propriétés de transfert des milieux poreux sur des microstructures réelles (obtenues par exemple par tomographie X) ou simplifiées, comme les réseaux de pores. Nous avons notamment développé un code de calcul volumes finis pour la résolution des équations de Navier Stokes à faible Reynolds optimisé pour les images tomographiques.
  • Depuis 2017, dans le cadre de la thèse de Jean David Lau Hiu Hoong, on travaille également sur l’application du « Deep Learning » pour la caractérisation des matériaux. Nous développons des architectures de réseaux de neurones profonds pour la classification et la caractérisation de granulats recyclés à partir d’images dans le visible et bientôt d’images hyperspectrales.
Simulation numérique d’un écoulement à faible Reynolds dans une mousse métallique (lignes de courant)
publie le vendredi 23 juin 2023