Quantification des incertitudes pour la prédiction des instabilités thermo-acoustiques dans les chambres de combustion

Les instabilités thermo-acoustiques résultent de l'interaction entre les oscillations de pression acoustique et les fluctuations du taux de dégagement de chaleur de la flamme. Ces instabilités de combustion sont particulièrement préoccupantes en raison de leur fréquence dans les turbines à gaz modernes et à faible émission. Leurs principaux effets indésirables sont une réduction du temps de fonctionnement du moteur en raison des oscillations de grandes amplitudes ainsi que de fortes vibrations à l'intérieur de la chambre de combustion. La simulation numérique est maintenant devenue une approche clé pour comprendre et prédire ces instabilités dans la phase de conception industrielle. Cependant, la prédiction de ce phénomène reste difficile en raison de sa complexité; cela se confirme lorsque les paramètres physiques du processus de modélisation sont incertains, ce qui est pratiquement toujours le cas pour des systèmes réels.Introduire la quantification des incertitudes pour la thermo-acoustique est le seul moyen d'étudier et de contrôler la stabilité des chambres de combustion qui fonctionnent dans des conditions réalistes; c'est l'objectif de cette thèse.Dans un premier temps, une chambre de combustion académique (avec un seul injecteur et une seule flamme) ainsi que deux chambres de moteurs d'hélicoptère (avec N injecteurs et des flammes) sont étudiés. Les calculs basés sur un solveur de Helmholtz et un outil quasi-analytique de bas ordre fournissent des estimations appropriées de la fréquence et des structures modales pour chaque géométrie. L'analyse suggère que la réponse de la flamme aux perturbations acoustiques joue un rôle prédominant dans la dynamique de la chambre de combustion. Ainsi, la prise en compte des incertitudes liées à la représentation de la flamme apparaît comme une étape nécessaire vers une analyse robuste de la stabilité du système.Dans un second temps, la notion de facteur de risque, c'est-à-dire la probabilité pour un mode thermo-acoustique d'être instable, est introduite afin de fournir une description plus générale du système que la classification classique et binaire (stable / instable). Les approches de modélisation de Monte Carlo et de modèle de substitution sont associées pour effectuer une analyse de quantification d'incertitudes de la chambre de combustion académique avec deux paramètres incertains (amplitude et temps de réponse de la flamme). On montre que l'utilisation de modèles de substitution algébriques réduit drastiquement le nombre de calculs initiales, donc la charge de calcul, tout en fournissant des estimations précises du facteur de risque modal. Pour traiter les problèmes multidimensionnel tels que les deux moteurs d'hélicoptère, une stratégie visant à réduire le nombre de paramètres incertains est introduite. La méthode > combinée à une approche de changement de variables a permis d'identifier trois directions dominantes (au lieu des N paramètres incertains initiaux) qui suffisent à décrire la dynamique des deux systèmes industriels. Dès lors que ces paramètres dominants sont associés à des modèles de substitution appropriés, cela permet de réaliser efficacement une analyse de quantification des incertitudes de systèmes thermo-acoustiques complexes.Finalement, on examine la perspective d'utiliser la méthode adjointe pour analyser la sensibilité des systèmes thermo-acoustiques représentés par des solveurs 3D de Helmholtz. Les résultats obtenus sur des cas tests 2D et 3D sont prometteurs et suggèrent d'explorer davantage le potentiel de cette méthode dans le cas de problèmes thermo-acoustiques encore plus complexes.Thermoacoustic instabilities result from the interaction between acoustic pressure oscillations and flame heat release rate fluctuations. These combustion instabilities are of particular concern due to their frequent occurrence in modern, low emission gas turbine engines. Their major undesirable consequence is a reduced time of operation due to large amplitude oscillations of the flame position and structural vibrations within the combustor. Computational Fluid Dynamics (CFD) has now become one a key approach to understand and predict these instabilities at industrial readiness level. Still, predicting this phenomenon remains difficult due to modelling and computational challenges; this is even more true when physical parameters of the modelling process are uncertain, which is always the case in practical situations. Introducing Uncertainty Quantification for thermoacoustics is the only way to study and control the stability of gas turbine combustors operated under realistic conditions; this is the objective of this work.First, a laboratory-scale combustor (with only one injector and flame) as well as two industrial helicopter engines (with N injectors and flames) are investigated. Calculations based on a Helmholtz solver and quasi analytical low order tool provide suitable estimates of the frequency and modal structures for each geometry. The analysis suggests that the flame response to acoustic perturbations plays the predominant role in the dynamics of the combustor. Accounting for the uncertainties of the flame representation is thus identified as a key step towards a robust stability analysis.Second, the notion of Risk Factor, that is to say the probability for a particular thermoacoustic mode to be unstable, is introduced in order to provide a more general description of the system than the classical binary (stable/unstable) classification. Monte Carlo and surrogate modelling approaches are then combined to perform an uncertainty quantification analysis of the laboratory-scale combustor with two uncertain parameters (amplitude and time delay of the flame response). It is shown that the use of algebraic surrogate models reduces drastically the number of state computations, thus the computational load, while providing accurate estimates of the modal risk factor. To deal with the curse of dimensionality, a strategy to reduce the number of uncertain parameters is further introduced in order to properly handle the two industrial helicopter engines. The active subspace algorithm used together with a change of variables allows identifying three dominant directions (instead of N initial uncertain parameters) which are sufficient to describe the dynamics of the industrial systems. Combined with appropriate surrogate models construction, this allows to conduct computationally efficient uncertainty quantification analysis of complex thermoacoustic systems.Third, the perspective of using adjoint method for the sensitivity analysis of thermoacoustic systems represented by 3D Helmholtz solvers is examined. The results obtained for 2D and 3D test cases are promising and suggest to further explore the potential of this method on even more complex thermoacoustic problems