ANR RedLUM - Modèles réduits sous incertitude de position

Les objectifs du projet RedLUM sont le développement et l’utilisation d'outils mathématiques et informatiques, pour l’estimation en temps réel et la prévision à court terme des écoulements de fluides 3D, en utilisant des ressources de calcul limitées. Cela sera rendu possible par le couplage entre les données, les simulations numériques et les mesures parcimonieuses d'écoulement de fluide.

Pour atteindre ces objectifs ambitieux, la dimensionnalité des problèmes sera considérablement réduite grâce à l'utilisation de données et de modèles dits d'ordre réduit. Les erreurs induites par la réduction de dimension seront quantifiées par une paramétrisation stochastique, physique et multi-échelle appelée "Modèles sous incertitude de position". Cette quantification d'incertitude permettra le couplage simulation-mesure via des algorithmes récents d'assimilation de données.

 Les résultats attendus seront des connaissances scientifiques, méthodologiques et logiciels pour la simulation rapide prédictive et à faible coût des écoulements turbulents. Une preuve de concept sera réalisée sur des écoulements réels en soufflerie puis du laboratoire au terrain sur la maîtrise de la micrométérologie en agriculture. La méthodologie développée pourrait avoir des applications pratiques dans diverses industries dans lesquelles la simulation rapide des flux turbulents permet de prendre des décisions ou de commander des systèmes, telles que l’aéronautique, le secteur éolien, les sports nautiques, la ventilation et les procédés.
Un consortium multidisciplinaire et complémentaire permettra d’aborder conjointement les aspects fondamentaux et R&D du projet. Les aspects mathématiques et mécanique des fluides seront traités par INRAE, Inria et Sant'Anna School of advanced Studies. Les parties R&D seront menées par SCALIAN DS pour le volet calcul numérique-logiciel et par WM Weather Measures pour l’application micrométéorologie en agriculture.

RedLUM est financé par l’ANR en tant que projet de recherche collaborative Entreprise (PRCE).
RedLUM est labellisé par les pôles de compétitivité Images & Réseaux et Vegepolys Valley.

Coordinateur du projet RedLUM : dominique.heitz@inrae.fr
Responsable scientifique RedLUM : valentin.resseguier@inrae.fr