Méthode Monte Carlo par échantillonnage statistique de raies pour des estimations radiatives non biaisées dans les incendies

Le transfert radiatif joue un rôle essentiel dans la dynamique des incendies, mais reste l'un des aspects les plus difficiles a modéliser avec précision. Des travaux récents, menés dans le cadre de l'initiative collaborative MacFP, ont montre des progrès prometteurs grâce a des approches de type Monte Carlo et des méthodes spectrales fines. En utilisant une approche Monte Carlo différente, nos travaux visent a fournir une solution de référence pour les processus de transfert radiatif pertinents dans les scénarios de propagation d'incendie, en prenant en compte la spectroscopie détaillee des gaz. Notre approche élimine les biais de discrétisation conventionnels, tant pour le transport de photons que pour la modélisation du rayonnement des gaz. Les trajectoires des photons sont suivies de manière continue, indépendamment de tout maillage de calcul, évitant ainsi les limitations des méthodes classiques basées sur les cellules. Pour la modélisation spectrale, l'émission des gaz est représentée par une approche raie par raie (Line-By-Line, LBL) fondée sur la base de données HITEMP, capturant la structure detaillée des spectres gazeux. Afin de surmonter le coût prohibitif du calcul des coefficients d'absorption a toutes les positions et fréquences, une stratégie d'échantillonnage de raies (Line Sampling) est utilisée. Cette technique, appelée Monte Carlo-LBL, échantillonne une raie spectrale par position et par fréquence, réalisant un couplage non biaise entre transfert radiatif et spectroscopie des gaz, comme cela a été préalablement valide dans des études de modélisation climatique. La méthode sera décrite en tant qu'étape clé dans notre description du rayonnement des flammes. Dans le cadre du benchmark MacFP, une configuration de flamme de méthanol est étudiée a partir de champs de température et de concentration générés par une simulation FireFOAM. Notre solveur Monte Carlo-LBL produit des instantanés de champs radiatifs a haute résolution, directement comparables avec les résultats des autres modèles participants. Les résultats fournissent un jeu de données de référence précieux pour évaluer la précision des modèles et contribuent a établir un benchmark sans biais pour le transfert radiatif dans les simulations d'incendie.

Work In Progress