Download or read book Analyse Asymptotique Du Probl me de Riemann Pour Les coulements Compositionnels Polyphasiques en Milieux Poreux Et Applications Aux R servoirs Souterrains written by Anahita Abadpour and published by . This book was released on 2008 with total page 261 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In the first part of thesis we deal with two-phase multicomponent, partially miscible, compressible flow in porous media. Displacement of one phase by another is analyzed. We examine non ideal solutions, pressure is variable, and phase compositions, densities and viscosities are variable functions of pressure.The process is described by Riemann problem which admits discontinuous solutions.We developed a numerical-analytical method of solution to explicitly determine all shock parameters before solving the flow equations. This method is based on splitting thermodynamics and hydrodynamics, suggested in [Oladyshkin, Panfilov 2006]. Earlier this method was inapplicable to Riemann problem, due to the lack of Hugoniot conditions. In this thesis we have constructed additional Hugoniot conditions.In the second part we examine two-phase flow when the single-phase zones appear, in this zone the fluid is over/under-saturated and two-phase flow equations degenerate and they cannot be used. We proposed to describe two-phase and over/under-saturated single-phase zones by uniform system of classic two-phase equations while extending the concept of phase saturation to be negative and higher than one. Physically it means that the oversaturated single-phase states are considered as pseudo two-phase states consisting an imaginary phase with negative saturation. Such an extension of saturation requires developing some consistence conditions which have developed in this thesis.The last part then is devoted to extend the HT-split model to the case of three-phase compositional flow. We have obtained the general asymptotic model, in which the thermodynamics and hydrodynamics are split.

Download or read book Analyse de sensibilit globale et polyn mes de chaos pour l estimation des param tres written by Noura Fajraoui and published by . This book was released on 2014 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La gestion des transferts des contaminants en milieu poreux représentent une préoccupation croissante et revêtent un intérêt particulier pour le contrôle de la pollution dans les milieux souterrains et la gestion de la ressource en eau souterraine, ou plus généralement la protection de l'environnement. Les phénomènes d'écoulement et de transport de polluants sont décrits par des lois physiques traduites sous forme d'équations algébro-différentielles qui dépendent d'un grand nombre de paramètres d'entrée. Pour la plupart, ces paramètres sont mal connus et souvent ne sont pas directement mesurables et/ou leur mesure peut être entachée d'incertitude. Ces travaux de thèse concernent l'étude de l'analyse de sensibilité globale et l'estimation des paramètres pour des problèmes d'écoulement et de transport en milieux poreux. Pour mener à bien ces travaux, la décomposition en polynômes de chaos est utilisée pour quantifier l'influence des paramètres sur la sortie des modèles numériques utilisés. Cet outil permet non seulement de calculer les indices de sensibilité de Sobol mais représente également un modèle de substitution (ou métamodèle) beaucoup plus rapide à exécuter. Cette dernière caractéristique est alors exploitée pour l'inversion des modèles à partir des données observées. Pour le problème inverse, nous privilégions l'approche Bayésienne qui offre un cadre rigoureux pour l'estimation des paramètres. Dans un second temps, nous avons développé une stratégie efficace permettant de construire des polynômes de chaos creux, où seuls les coefficients dont la contribution sur la variance du modèle est significative, sont retenus. Cette stratégie a donné des résultats très encourageants pour deux problèmes de transport réactif. La dernière partie de ce travail est consacrée au problème inverse lorsque les entrées du modèle sont des champs stochastiques gaussiens spatialement distribués. La particularité d'un tel problème est qu'il est mal posé car un champ stochastique est défini par une infinité de coefficients. La décomposition de Karhunen-Loève permet de réduire la dimension du problème et également de le régulariser. Toutefois, les résultats de l'inversion par cette méthode fournit des résultats sensibles au choix à priori de la fonction de covariance du champ. Un algorithme de réduction de la dimension basé sur un critère de sélection (critère de Schwartz) est proposé afin de rendre le problème moins sensible à ce choix.