Prédire la dispersion du pétrole dans l’eau

La marée noire du puits Deepwater Horizon dans le Golfe du Mexique donne un exemple clair de l’importance de la modélisation de l’écoulement des fluides et des chercheurs annoncent qu’ils ont maintenant pu améliorer les modèles classiques en y incluant des phénomènes d’étirements et de mélanges dans leurs équations.

Igor Mezic (en photo) et ses collègues de l’université de Californie (Santa Barbara) ont même appliqué leur nouvel outil diagnostique à l’ensemble du Golfe du Mexique pour prédire avec précision les trajectoires des nappes de pétrole dérivant du puits de Deepwater Horizon. La prise en compte des comportements d’étirement et de mélange va permettre selon eux d’ améliorer les simulations de mélanges chaotiques, à la base des modèles traditionnels d’écoulement des fluides, et de mieux évaluer les risques à l’avenir.

Ce nouvel outil aide les chercheurs à résoudre les fractals, des formes mathématiques, qui ont tendance à apparaître avec le mélange de fluides en fonction de leurs propriétés d’attraction et de répulsion entre eux. Mezic et ses collègues précisent que le suivi de telles interactions leur permet de détecter des zones de mélanges hyperboliques des fluides que l’on ne voyait pas auparavant. Leur modélisation génère une prévision à cinq jours des mélanges en fonction de leur vitesse, de la température et de la salinité.

Les auteurs suggèrent que si l’écoulement de pétrole s’était poursuivi de façon ininterrompue dans les conditions initiales, la marée aurait fini par gagner 80 % du Golfe du Mexique. Pour démontrer la validité de leur modèle, les chercheurs s’en sont servi pour prédire correctement quand et où le pétrole est arrivé en mai sur les plages de Plaquemines Parish et Grand Isle en Louisiane, ainsi que de Pensacola en Floride.

Ils ont aussi prédit avec précision le flot de pétrole qui est arrivé à Panama City Beach en Floride en juin.

« A New Mixing Diagnostic and Gulf Oil Spill Movement » par I. Mezic et S. Loire de l’Université de Californie, Santa Barbara, CA ; S. Loire et V.A. Fonoberov de Aimdyn, Inc. à Santa Barbara, CA ; P. Hogan du Naval Research Laboratory à Stennis Space Center, MS.

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