Dispersion atmosphérique

Les thèmes abordés par l’équipe s’articulent autour du développement de méthodes et d’outils permettant d’améliorer la surveillance et la protection de sites sensibles (aussi bien militaires que civils) contre des rejets atmosphériques, accidentels ou volontaires, d’agents B (biologiques) et C (chimiques). Ils sont au nombre de trois :

Développement de modèles de dispersion

En collaboration avec la Direction Générale de l’Armement (DGA) Maîtrise NRBC (Nucléaires, Radiologiques, Biologiques et Chimiques) d’une part, et l’IIT Delhi (Indian Institute of Technology Delhi) d’autre part, nous développons des méthodes permettant d’améliorer le paramétrage des modèles de dispersion atmosphérique (CFD ou analytiques). Une partie de ce projet a été soutenu par l’IFCAM (Indo French Centre for Applied Mathematics).

Développement d’une méthode d’inversion de données

Afin d’améliorer l’aide à la décision lors de rejets atmosphériques, accidentels ou volontaires, d’agents B (biologiques) et C (chimiques), une méthode originale de reconstruction de terme source (l’assimilation des données renormalisées ou méthode de renormalisation) a été développée. De nouvelles formulations théoriques ont été obtenues et de nouveaux algorithmes numériques ont été proposés. Ces travaux, qui ont donné lieu à plusieurs publications dans des revues internationales ou dans des congrès internationaux, ont été menés en collaboration avec la DGA Maîtrise NRBC et la PME Fluidyn qui développe et commercialise des solutions logicielles interfacées pour la dispersion atmosphérique par la mécanique des fluides numérique.

Optimisation de réseaux de surveillance

Dans le cadre général de l’étude des moyens de surveillance de la contamination de l’air par des agents toxiques, l’équipe travaille également sur la problématique de la conception de réseaux de surveillance. L’objectif est d’utiliser des techniques issues du croisement de différentes disciplines (CFD, méthode de renormalisation, optimisation, etc.) pour configurer, au mieux, les réseaux de capteurs spécifiques afin de localiser et de quantifier le plus rapidement possible, l’origine de contaminations atmosphériques quelles que soient les conditions météorologiques. 

Développement d’un outil d'évaluation (CFD) opérationnel (typiquement sous 24h) pour traiter la dispersion d’agents soumise à des conditions météo variables dans un contexte contraint (terrain complexe, zone urbaine…).

Transposition de la méthode d’inversion de données au cerveau humain (inversion de signaux EEG) afin de pouvoir localiser, en temps réel, les sources de courants électriques à l’intérieur du cerveau.

Elargissement de la technique d’optimisation aux réseaux dynamiques (drones, véhicules aériens sans pilote, UAV…).

Étude statistique des données de vent (en collaboration avec le NCSR – Demokritos, Grèce)