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Approche statistique du rayonnement

par Nathalie ROBERT - 29 novembre 2011

La méthode stochastique de Monte Carlo est utilisée pour résoudre avec précision les transferts radiatifs dans des milieux quelconques et analyser leurs sensibilités aux paramètres d’étude. Les milieux considérés peuvent être à géométrie complexe et contenir des gaz, des particules ou un plasma, chacun pouvant participer au rayonnement spectral par émission, absorption et diffusion anisotrope.

Les problèmes de convergence associés à cette méthode de référence sont nombreux et conduisent la recherche actuelle à systématiser les travaux de formulation intégrale (des grandeurs et de leurs sensibilités) et à expliciter les algorithmes de variance nulle : on cherche alors à tendre vers ces algorithmes idéaux à travers le développement de modèles approchés permettant de raffiner la structure et le mode d’échantillonnage de l’espace d’intégration (reformulation intégrale et échantillonnage par importance).

On rejoint alors directement les problématiques de paramétrisation radiative abordées dans les autres composantes du GDR comme, par exemple, celle de modèles spectraux (thème 1), les modèles de transfert utilisés pour le couplage avec des codes de CFD (thème 2) et le calcul des propriétés radiatives par méthodes inverses (sensibilités, thème 3 et 5).

Le travail d’analyse statistique qu’impose la pratique actuelle de la méthode de Monte Carlo conduit donc à l’émergence de nouveaux modèles (notamment en ce qui concerne la diffusion multiple et l’approche statistique des spectres de raies) et ces modèles, initialement pensés comme des moyens statistiques d’accélérer la production de solutions de référence, trouvent un sens dans d’autres contextes en tant que modèles approchés.