SESI/LEMS - Simulation numérique et optimisation avec machine learning de méthodes de remontée d’échelle pour un écoulement Na en ébullition

Lieu: CEA Cadarache – Laboratoire d’Études et de Modélisation des Systèmes (LEMS). Contexte: RNR-Na; perte de pompes primaires pouvant mener à ébullition sodium et blocage d’écoulement. Développement/qualification de nouvelles corrélations de changement de phase. Travaux: bibliographie et prise en main des outils/données; compréhension des échelles DNS/RANS/Système et des démarches d’upscaling; génération/optimisation de maillages; simulations CFD (mono puis diphasique sodium bouillant) sur HPC; optimisation/validation de corrélations et méthode ML pour transfert de chaleur/masse à l’interface liquide-vapeur; comparaison avec corrélations NEPTUNE-CFD. Outils: NEPTUNE_CFD, Uranie, Python, C++, Salome, CATHARE3. Mots-clés: CFD, sodium boiling, diphasique, remontée d’échelle, machine learning, validation. Possibilité de thèse: Non.