Etude des cinétiques de combustion H2 - ammoniac : modélisation numérique couplant les modèles physiques et l’apprentissage automatique

Objectifs

Développement de modèles d'ordre réduit couplant les réseaux de réacteurs chimiques et l'apprentissage automatique, pour prédire le comportement des mélanges hydrogène/ammoniac avec un focus sur la minimisation des émissions polluantes.

Innovations

Nouvelle méthodologie pour le développement des mécanismes cinétiques réduits et optimisés pour les applications de dynamique de fluides numérique
Développement assisté par l'apprentissage automatique de modèles d'ordre réduit préservant la physique

Doctorant:

Asija Tatiana Inciardi

Promoteur

Alessandro Parente

Université Libre de Bruxelles

Co-promoteur

Dr. Véronique Dias

Université Catholique de Louvain

Centre de Recherche

Tariq Benmara	Cenaero
Cécile Goffaux	Cenaero
Christophe Le Pen	Centre de Recherches Métallurgiques
Dr. Caroline Sainvitu	Cenaero
Xavier Vanden Eynde	Centre de Recherches Métallurgiques

Tâches

T11-1	Réduction et optimisation des mécanismes cinétiques
T11-2	Modélisation CFD de la combustion hydrogène ammoniac dans des fours de laboratoire et validation expérimentale.
T11-3	Modélisation d'ordre réduit basée sur les données de fours à l'échelle du laboratoire
T11-4	Caractérisation de l’impact matériaux des flammes H2 NH3

Asija Tatiana Inciardi présente son projet lors du Kick-off - 13 septembre 2024.

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