Dissipation and mixing in stratified turbulence : an experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Le climat de la Terre dépend en grande partie des échanges énergétiques entre les masses d’eau chaudes et froides de nos océans. Afin de prédire et de comprendre les variations de notre climat, les modèles numériques globaux de l’océan doivent pouvoir déterminer quelle fraction d'énergie est convertie en mélange irréversible dans un écoulement turbulent et stablement stratifié. Il apparaît que cette fraction est sensible aux paramètres de l’écoulement, ce qui a récemment conduit les océanographes à remettre en question la paramétrisation d'Osborn pour le coefficient de diffusion turbulente kz, qui utilise une efficacité de mélange constante et fixée à ŋ=0,17. Ceci nous a poussé à réaliser au laboratoire de Mécanique des Fluides et d'Acoustique (LMFA) des mesures conjointes de ŋ et kz, afin de mieux comprendre leur inter-dépendance. Cette étude est avant tout expérimentale et se base sur plusieurs dispositifs permettant de quantifier le mélange dans différents types d'écoulement. Trois de ses expériences ont été réalisées au LMFA : une expérience de lock-exchange dans laquelle le mélange est issu du cisaillement à l'interface de deux courants de gravité se déplaçant en sens opposés, une expérience de grille tractée dans un fluide stratifié et une expérience d’injection de stratification dans la grille d’un canal hydraulique. Ce travail a été complété, d'une part par une collaboration sur la plateforme Coriolis du LEGI à Grenoble, permettant d’atteindre de plus grands nombres de Reynolds ; et d'autre part par une campagne de mesure in situ dans le fjord du Saguenay au Canada en collaboration avec l'ISMER, visant à estimer le mélange turbulent conduisant au renouvellement des eaux profondes du fjord, à partir de l'analyse de transects successifs de densité. Dans ces différentes configurations, l'évolution temporelle des profils verticaux de densité ont permis d'analyser la dépendance du coefficient de diffusion turbulente et de l'efficacité de mélange avec les nombres de Reynolds et de Froude. Nos résultats ont permis de quantifier la décroissance de l'efficacité de mélange avec l'augmentation du nombre de Froude dans un écoulement turbulent, ainsi que la sensibilité du coefficient de diffusion turbulente aux nombres de Froude et de Reynolds de flottabilité. L'utilisation de trois dispositifs expérimentaux différents permet de montrer qu'au-delà de ces lois dites universelles, la variabilité propre à chaque géométrie influence fortement les valeurs de l'efficacité de mélange. Ceci est particulièrement mis en lumière dans la configuration de lock-exchange, pour laquelle la valeur limite de ŋ=0.25 prédite par la physique statistique n'est atteinte que dans une configuration fortement tri-dimensionnelle, jusqu'alors peu utilisée dans la littérature. Enfin, toutes les méthodes d'analyse développées pour les expériences de laboratoire ont pu être utilisées pour l'analyse des données in situ, permettant de clore ce travail de thèse sur une étude environnementale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».