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Simulation HPC pour l’environnement et les risques industriels

Le monitoring des systèmes environnementaux repose sur des capacités de simulation haute fidélité combinées à des approches de modélisation basées sur les données, telles que l’assimilation de données, l’analyse d’incertitude/sensibilité et, plus généralement, l’apprentissage machine. La combinaison des approches de modélisation physique et de modélisation par les données (data-driven modeling) est un domaine de recherche très actif au CERFACS pour un large éventail d’applications liées aux questions d’environnement et de sécurité.

 

Chimie atmosphérique

L’assimilation de données pour la composition atmosphérique à l’échelle globale autour du modèle de chimie-transport MOCAGE est une activité bien établie au CERFACS, à la fois en support aux prévisions opérationnelles de Météo-France et pour le calcul de ré-analyses chimiques.

Le CERFACS contribue à la conception, à la mise en œuvre et à la validation continues de nouvelles méthodologies spécifiques à l’assimilation de données chimiques, par exemple pour tenir compte des erreurs du modèle dans le processus d’assimilation de données et pour assimiler directement les radiances satellitaires dans les domaines spectraux infrarouge et ultraviolet provenant d’instruments tels que IASI et GOME-2. Une telle capacité d’assimilation de données permet de produire des réanalyses globales de gaz à l’état de traces en utilisant les satellites pour des applications climatiques et pour améliorer les prévisions opérationnelles de la qualité de l’air.

Ces recherches sont menées en étroite collaboration avec le CNRM/Météo-France, par exemple dans le cadre des projets de recherche TOSCA/COPERNICUS.

 

 

Prévisions régionales à mondiales de la qualité de l’air à l’aide de MOCAGE et de l’assimilation de données

Simulations atmosphérique à micro-échelle pour la dispersion et les incendies

Cartographier la concentration de polluants dans les premières dizaines ou centaines de mètres d’une source ponctuelle d’émission survenant lors de catastrophes environnementales majeures (accidents industriels ou incendies de forêt par exemple) est un défi du point de vue de la simulation. À la pointe de la mécanique des fluides numérique, les simulations à grande échelle (LES) sont prometteuses pour représenter la variabilité temporelle et spatiale des flux atmosphériques turbulents et évaluer l’exposition du public à court terme, en particulier dans les zones urbaines, les sites industriels et les zones montagneuses.

Le CERFACS contribue à l’émergence des LES pour les simulations environnementales en concevant des capacités de simulation haute-fidélité basées sur AVBP et MesoNH (en collaboration avec le CNRM/Météo-France). La résolution spatiale sub-métrique peut être utilisée au CERFACS pour représenter les modèles d’écoulement turbulent et la dynamique du panache à l’échelle d’un événement dans la couche limite atmosphérique. De nouvelles méthodologies (méthode multi-échelle, métamodélisation et assimilation de données par exemple) sont développées en combinaison avec la LES pour concevoir des outils efficaces et précis. Par exemple, une capacité de simulation couplée feu/atmosphère a été conçue et validée pour représenter les interactions entre un incendie et l’atmosphère, et donc les rétroactions atmosphériques sur le comportement de l’incendie. Des capacités d’assimilation de données impliquant un métamodèle de la LES et une estimation conjointe des paramètres d’état sont en cours de développement pour produire la meilleure représentation possible d’un événement.

Ces recherches sont menées en collaboration avec le CNRM/Météo-France, l’ONERA et le CEREA, et dans le cadre de projets de recherche nationaux à européens (STAE, TOSCA, ANR, MSCA). Des collaborations spécifiques sont poursuivies avec l’INRIA et le LISN sur les aspects méthodologiques. Les calculs massifs sont effectués sur des plates-formes GENCI et constituent d’excellentes références pour élargir la gamme d’applications des outils de calcul intensif du CERFACS.

 

LES de la campagne de terrain MUST utilisant l’AVBP (dispersion des traceurs en milieu urbain idéalisé) avec une résolution sub-métrique

Simulation couplée atmosphère/feu utilisant MesoNH-BLAZE basée sur une LES pour l’atmosphère (MesoNH) et un modèle de suivi du front de l’incendie à la surface du sol (BLAZE)

Hydrodynamique et inondations

Estimer et prévoir le débit des rivières est une question importante pour les institutions impliquées dans la gestion des ressources en eau et en charge de la sécurité civile. Pour observer et comprendre la dynamique des débits des rivières, nous nous appuyons sur un réseau d’observation hétérogène composé de mesures in situ et satellitaires. Ce réseau est enrichi par le déploiement d’instruments innovants (stations in-situ, mesures aéroportées, drones, altimétrie haute résolution, missions spatiales radar et optiques, …) à l’échelle locale et globale. En plus de ces observations, la communauté de l’eau utilise des modèles numériques qui résolvent les équations de Navier-Stokes sous diverses hypothèses simplificatrices. Leurs capacités sont limitées par plusieurs facteurs d’incertitude liés à la description de la bathymétrie/topographie, des paramètres hydrauliques ou hydrologiques ou des termes de forçage tels que les apports hydrologiques et les précipitations. Afin de surmonter les limites de la simulation déterministe, une approche d’ensemble est privilégiée. Dans ce contexte, l’impact des incertitudes d’entrée sur les variables simulées et prédites est estimé avec des méthodes héritées du domaine de la quantification des incertitudes. Afin d’améliorer la qualité et le délai des prévisions, les principales sources d’incertitude sont ensuite réduites par des méthodes d’assimilation de données. Le coût de calcul lié à la quantification et à la réduction des incertitudes doit respecter les limites de calcul de la prévision opérationnelle des crues, ainsi, l’utilisation d’un modèle réduit à la place du modèle direct est privilégiée.

Aujourd’hui, l’assimilation des données de niveau d’eau in-situ et de télédétection pour la prévision opérationnelle est une activité de recherche clé du CERFACS pour réduire les incertitudes de modélisation et paramétriques et fournir des informations sur les événements de crues et d’inondations. Le CERFACS contribue également à l’adaptation des algorithmes d’assimilation de données aux nouveaux types d’observations provenant de la télédétection (SWOT, Sentinel, Pléïades). Ces recherches sont menées en forte collaboration avec le CNES, EDF, Météo-France, IRSTEA, SCHAPI, CEREMA, ARTELIA, JPL et INRIA et dans le cadre de projets de recherche nationaux-internationaux (TOSCA, SCO, H2020).

Élévation de la surface de l’eau avec Telemac (en couleur), observation in-situ (points verts), nœuds de type SWOT (palette bleue) et tronçons de type SWOT (points jaunes). Assimilation des observations in-situ et de télédétection avec MASCARET.

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Océanographie

L’assimilation de données au CERFACS a ses racines historiques dans l’océanographie physique, lorsque le CERFACS a joué un rôle de premier plan dans le développement précoce de l’océanographie opérationnelle pour Mercator-Océan. L’assimilation de données océaniques est à la base de nombreuses applications de recherche et opérationnelles dans le domaine de la prévision et de la réanalyse climatique, où des estimations précises de l’état de l’océan sont nécessaires pour les modèles océaniques et couplés.

Au centre de l’activité d’assimilation de données océaniques du CERFACS se trouve le système d’assimilation de données variationnelles NEMOVAR, développé conjointement par le CERFACS, le CEPMMT, le Met Office et l’INRIA. Le CERFACS contribue à NEMOVAR principalement en développant les algorithmes de minimisation, les opérateurs d’équilibre et les opérateurs de covariance utilisés pour représenter les erreurs dans l’état de base et les observations assimilées. L’utilisation optimale des prévisions d’ensemble pour améliorer les estimations des covariances des erreurs de fond est un autre domaine de recherche actif.

L’activité d’assimilation de données océaniques bénéficie de la collaboration des partenaires de NEMOVAR (CEPMMT, Met Office, INRIA), du CNRM/Météo-France et de l’IRIT. Ce travail est soutenu par le Copernicus Climate Change Service (C3S).

 

Sécurité industrielle : prévision des explosions

Depuis 5 ans, le CERFACS mène un programme scientifique innovant sur la thématique des explosions gazeuses. Ce sujet est un domaine d’étude important pour de nombreuses applications liées à la sécurité des bâtiments et des sites industriels. Aujourd’hui, des codes URANS tels que FLACS sont utilisés pour prédire les conséquences d’un allumage accidentelle d’un noyau de flamme dans les bâtiments ou installations, mais ces codes sont principalement basés sur un important retour d’expérience et peu sur la résolution déterministe et précise des équations de Navier-Stokes. Des méthodes plus précises telles que la simulation aux grandes échelles (LES), associées au développement du calcul haute performance, permettent de prédire très précisément les principales caractéristiques des déflagrations dans des environnements confinés ou semi-confinés.

 

Simulation aux grandes échelles d’une explosion gazeuse dans un environnement semi-confiné

Ce travail est réalisé avec le solveur AVBP, et a été initié dans des configurations assez simples avec des dimensions relativement petites. Le projet LEFEX (LES For Explosions) mené par le CERFACS en collaboration avec Air Liquide, GRTgaz et Total vise à surmonter cette limitation aux domaines de petite taille en développant les modèles, les méthodes numériques, les algorithmes et les méthodologies nécessaires à la mise à l’échelle du code AVBP pour des applications à l’échelle industrielle. L’objectif final du projet est d’effectuer des calculs d’explosion avec AVBP dans des conditions de déflagration dans des géométries réalistes et donc de grandes dimensions. Pour atteindre cet objectif, plusieurs voies sont identifiées dans le projet, telles que le raffinement du maillage adaptatif, la modélisation de l’interaction turbulence-chimie aidée par des approches basées sur les données.