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27 novembre 2026 - Modélisation algébrique des flux turbulents pour des écoulements avec masse volumique variable en approche RANS / Soutenance de thèse Billy Kamtchueng Tchuenbou
Doctorant : Billy KAMTCHUENG TCHUENBOU

Date et lieu : vendredi 27 novembre à 14h00 ; amphi N°3, Centrale Méditerranée ; 38 rue Frédéric Joliot Curie,13013 Marseille

Résumé : Les phénomènes pilotés par la turbulence occupent une place récurrente dans les études de sûreté menées sur les installations nucléaires et de nombreuses situations sont caractérisées par des variations significatives de masse volumique. Il s'agit typiquement des enjeux de sûreté liés au risque d'explosion, aussi bien dans le bâtiment réacteur en situation d'accident grave où l'oxydation des gaines de zirconium peut générer une quantité importante d'hydrogène, que dans les locaux où les tuyauteries et les batteries peuvent également conduire à un relâchement important d'espèces inflammables en cas de fuite. Dans ces deux situations, le niveau de turbulence joue un rôle déterminant sur les niveaux de concentration et donc sur le risque d'inflammation et d'explosion du mélange. Si l'analyse de ces situations est souvent abordée à partir d'outils simplifiés, les simplifications adoptées peuvent s'avérer trop restrictives et on observe un recours croissant aux outils de simulation CFD (Computational Fluid Dynamics).

On distingue schématiquement deux types d'approche pour la simulation CFD d'écoulements turbulents ; l'approche statistique, ou Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS), et la simulation aux grandes échelles, ou LES (Large Eddy Simulation). L'approche RANS, qui consiste à décrire l'écoulement turbulent au travers des principaux moments, est réputée avantageuse du fait d'un coût numérique modéré, mais la prédiction de certains écoulements reste encore difficile, en particulier ceux où la flottabilité joue un rôle important. L'approche LES, qui consiste à résoudre les grandes échelles de l'écoulement et à modéliser les petites structures qui ne peuvent être capturées par le maillage, fournit des prévisions de meilleure qualité mais reste nettement plus coûteuse, voire inaccessible, en particulier pour les longs transitoires tels que ceux associés à la formation d'une atmosphère explosive. Dans ce cadre, l'une des stratégies adoptée consiste à améliorer la prévision des approches RANS avec le développement de modèles dits algébriques. Ces modèles issus d’une modélisation au second ordre ont l’avantage d’être plus riches physiquement que les modèles de diffusivité turbulente tout en conservant a priori une certaine robustesse ou, tout du moins, une certaine facilité d'implémentation.

On propose dans ce travail de thèse une modélisation algébrique des tensions de Reynolds et des flux turbulents (masse, température et espèces) pour des écoulements compressibles caractérisés par un faible nombre de Mach turbulent. Après une discussion sur l'intérêt de la moyenne de Favre pour les approches RANS en écoulement compressible, le terme de corrélation pression-déformation fait l'objet d'une attention particulière sur la base de travaux proposés en moyenne de Reynolds. En effet, il joue un rôle central dans les modèles au second ordre et algébrique pour les tensions de Reynolds. Les fermetures sont proposées dans un contexte homogène, c'est-à-dire loin des parois, en se limitant à une expression tensoriellement linéaire. Le terme de brouillage par la pression joue un rôle analogue à la corrélation pression-déformation pour le flux de masse turbulent. Il fait également l'objet d'une attention particulière selon la même démarche. Les fermetures retenues visent à étendre les modèles proposés dans le cadre d'une approximation de Boussinesq à des situations caractérisées par des variations de masse volumique et de dilatation significatives. Enfin, nous développons une formulation générale pour le flux turbulent associé à n'importe quelle grandeur scalaire et nous montrons qu'elle est compatible avec l'inégalité d'entropie dans le cas où la grandeur considérée est l'énergie interne. Nous abordons également dans ce travail certaines difficultés inhérentes aux modèles algébriques qui constituent encore un obstacle majeur à leur mise en oeuvre et leur utilisation systématique. On s'intéresse en particulier, dans le contexte Boussinesq, à la positivité du tenseur de diffusivité turbulente garantissant un principe du maximum pour la température moyenne ou les espèces. Une stratégie est proposée pour assurer cette propriété et l'ensemble des développements est illustré sur des configurations de canal plan et sur une cavité différentiellement chauffée. Enfin, le modèle algébrique proposé est mis en oeuvre sur des configurations de canal plan différentiellement chauffé en régime de faible nombre de Mach et pour de faibles écarts de température. Ces premières applications permettent de vérifier que notre modélisation algébrique pour les écoulements à masse volumique variable contient naturellement les modèles de turbulence valables en approximation Boussinesq.

Mots clés : turbulence ; approche RANS ; masse volumique variable ; modélisation algébrique.

Jury
Paola CINNELLA                         PR, Sorbonne université  - Rapporteure
Rémi MANCEAU                         DR CNRS, LMAP  - Rapporteur
Luminita DANAILA                     PR, Université de Rouen - Examinatrice
Sofiane BENHAMADOUCHE     Senior scientist, EDF Chatou - Examinateur
François CHEDEVERGNE          DR ONERA, TACT -  Examinateur
Eric SERRE                                  DR CNRS, M2P2  - Président du jury
Christophe FRIESS                    MCF, Aix-Marseille Université - Directeur de thèse
Fabien DUVAL                            IR ASNR, LIE - Co-encadrant de thèse
7 octobre 2026 - Contribution to the development of an enzymatic biodegradation process for the treatment of antibiotics in water / PhD Defense Giulia Panzironi
Doctorante : Giulia PANZIRONI

Date et lieu : Wednesday, October 7, 2026, at 9:30 AM in the Amphithéâtre of Cerege, Technopôle de l'Arbois-Méditerranée, 13545, Aix-en-Provence

Abstract: Antimicrobial resistance (AMR) is a growing global threat, projected to cause up to two million attributable deaths in the year 2050. It is driven by the widespread use and environmental accumulation of antibiotics (ABs). A key mitigation strategy is the degradation of ABs from wastewater before their release into ecosystems. In this thesis, the potential of enzymes as biocatalysts for AB bioremediation is investigated. Initial screenings using free fungal laccases from diverse origins and purification grades failed to achieve meaningful inactivation of tetracyclines. To expand their oxidative potential, a systematic screening of four laccase–mediator systems (LMSs) was conducted across 360 experimental conditions using purified Pycnoporus cinnabarinus. The evaluated mediators included 2,2'-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS), 1-hydroxybenzotriazole (HBT), syringaldehyde (SAD), and syringic acid (SAC), varying enzyme dosages, mediator-to-substrate ratios, and reaction times. An original high-throughput approach was developed to monitor residual antimicrobial activity during the biotransformation of doxycycline (DC), selected as a model compound. A comprehensive analytical strategy combined antimicrobial assays, UV–Vis spectroscopic deconvolution, and liquid chromatography to successfully elucidate the underlying reaction mechanisms. Crucially, antimicrobial tests revealed that mediator chemistry drives bioremediation efficiency in the order ABTS > SAD > HBT > SAC. Moreover, transient radical intermediates temporarily increase antimicrobial activity, while specific mitigation zones appear in the SAD-mediated system at low enzyme concentrations (up to a 15,000-fold reduction compared to literature averages). These findings highlight the biotechnological potential of utilizing bio-based mediators to successfully minimize biocatalyst consumption in bioremediation processes. Covalent enzyme immobilisation onto silica microparticles extend enzyme operational stability under catalytic conditions from 3 to 11 days within broadened pH window (3.0–5.0). This heterogeneous biocatalyst maintained stable performance over 20 consecutive cycles of ABTS degradation, retaining up to 80% of its efficiency at an optimized pH of 5.5. Overall, this work establishes a framework for evaluating enzymatic treatments, demonstrating high-efficiency DC biotransformation while successfully overcoming technical bottlenecks related to enzyme reusability and operational stability. 

Keywords: antibiotics, oxidation processes, enzymes, water treatment, antimicrobial resistance.

Jury
Dominique PATUREAU               INRAE, LBE - Rapporteure
Philippe MICHAUD                      Université Clermont Auvergne - Rapporteur
Christophe DAGOT                     Université de Limoges - Président
Stephan BROSILLON                  Université de Montpellier II - Examinateur
Cristian BARCA                            Aix-Marseille Université - Directeur de thèse
Giuliano SCIARA                          INRAE, BBF - Co-directeur de thèse
Emmanuel BERTRAND               Aix-Marseille Université - Co-encadrant
Eric RECORD                                INRAE, BBF - Invité
8 juin 2026 - Modeling of supercritical CO2 flow and heat transfer applied to an innovative thermal machine structure / Soutenance de thèse Jian Cardenas Cabezas
Doctorant : Jian CARDENAS CABEZAS

Date et lieu : le lundi 8 juin 2026 à 14h00 dans l’Amphithéâtre N°3, Centrale Méditerranée ; 38 rue Frédéric Joliot Curie,13013 Marseille

Abstract: Improving the energy efficiency of industrial systems is a major challenge in the energy transition. A significant share of primary energy is dissipated as waste heat, particularly at low and medium temperatures, where recovery solutions remain limited. In this context, supercritical carbon dioxide (sCO2 ) cycles are attracting growing interest because of their compactness, their high efficiency potential, and the favorable properties of the fluid near the critical point. However, their deployment is still hindered by technological barriers and by the difficulty of accurately modeling the real fluid. This thesis investigates an innovative concept of thermally driven compression, called SHREC, developed with the industrial partner CIXTEN. Unlike conventional Brayton cycles, which rely on an electrically driven mechanical compressor, the SHREC device directly converts thermal energy, ideally recovered from waste heat, into compression work. By reducing the need for mechanical compression, it aims to lower auxiliary electricity consumption and improve the overall efficiency of sCO2 cycles. The main scientific difficulty lies in modeling supercritical CO2. Near the critical point, small variations in temperature or density induce strong nonlinear changes in density, heat capacity, compressibility, and transport properties. Under such conditions, ideal-gas assumptions or constant-property approximations become unsuitable. In addition, the SHREC device operates at low Mach number and in complex geometries, which imposes stringent requirements in terms of stability, mass conservation, and thermodynamic consistency. To address these challenges, a multi-scale modeling approach was developed. At the system scale, a zero-dimensional (0D) thermodynamic model, based on a cubic equation of state, was established to describe the behavior of the supercritical fluid. It allows rapid prediction of overall performance and enables cycle analysis. Experimental tests on a reduced-scale prototype were carried out to measure the evolution of pressure, temperature, produced power, coefficient of performance, and exergy destruction. The results show that the main irreversibilities are located in the expander-compressor unit and in the main heat exchangers. At the local scale, a three-dimensional numerical framework based on the Lattice Boltzmann Method was developed and adapted to real-fluid conditions. A compressible low-Mach-number formulation was implemented and coupled with a cubic equation of state to reproduce supercritical thermodynamic effects. Complex geometries were handled using the Immersed Boundary Method. The approach was first validated on supercritical jets from the literature, and then applied to the SHREC device to resolve transient temperature and pressure fields. The comparison between CFD simulations and the 0D model shows that the assumption of instantaneous pressure equilibrium between the chambers is not strictly satisfied. The 0D model does not capture local pressure imbalances, but it reproduces the overall compression and expansion dynamics correctly, whereas the CFD simulations provide a detailed description of the internal flow and heat transfer mechanisms. This work shows that reliable investigation of sCO2 systems requires a consistent combination of real-fluid thermodynamics, reduced-order modeling, numerical simulations, and experimental validation. It contributes to the development of thermally driven compression technologies for waste heat recovery and lays the foundations for compact systems for next-generation energy cycles.

Keywords: Supercritical CO2, Heat transfer, Innovative thermal machine

Jury
M. BOIVIN Pierre  CNRS, M2P2 - Directeur de thèse
M. RIBERT Guillaume  INSA Rouen Normandie - Examinateur
Mme RASPO Isabelle  CNRS, M2P2 - Examinatrice
M. MELDI Marcello  ENSAM - Président du Jury
M. FERRASSE Jean-Henry  Aix Marseille Université, M2P2 - Co-encadrant
M. FAVIER Julien  Aix Marseille Université, M2P2 - Co-Directeur de thèse
M. SCHMITT Thomas  CNRS, EM2C -Rapporteur
M. SILVA Gonçalo  Universidade de Évora, Portugal - Rapporteur
11 February 2026
6 février 2026 - Study of turbulent transport of energetic particles in nuclear fusion plasmas nuclear fusion plasmas by trajectory simulations and artificial intelligence techniques / PhD Defense Benoît Clavier
Doctorant : Benoît CLAVIER

Date et lieu : le vendredi 6 février à 14h00, M2P2 - salle Labus, Centrale Méditerranée

Abstract: This thesis studies the turbulent transport of charged particles in magnetized fusion plasmas by combining reduced turbulence models, numerical trajectory simulations, and data-driven approaches based on artificial intelligence. After presenting the physical framework of radial transport in a tokamak and the Hasegawa–Wakatani model, Eulerian and Lagrangian diagnostics are developed to obtain reference transport measurements. The work then analyzes the transport of test particles in different turbulent regimes, highlighting the limitations of certain classical approximations and the complexity of energetic particle dynamics. The study is extended to a more realistic three-dimensional ion-temperature-gradient (ITG) turbulence, allowing scaling laws for radial diffusion to be established. Finally, a synthetic turbulence generation model based on a Convolutional Variational Autoencoder (CVAE) coupled with a dynamic model is proposed to efficiently reproduce turbulence and accelerate transport studies, illustrating the potential of data-driven approaches for future research in plasma physics.

Jury
David ZARZOSO-FERNANDEZ - Chargé de recherche - CNRS M2P2 - Directeur de thèse
Emmanuel FRéNOD - Professeur des universités  - Université Bretagne Sud - Co-directeur de thèse
Victor TRIBALDOS - Professeur des universités - Universidad Carlos III de Madrid - Rapporteur
Julien LE SOMMER - Directeur de recherche - CNRS, IGE Grenoble - Examinateur
Maxime LESUR - Professeur des universités - Université de Lorraine - Institut Jean Lamour - Rapporteur
Mitra FOULADIRAD - Professeure des universités - Centrale Méditerranée - Président

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in charge of Seminars:

Emmanuel Bertrand


Responsable Communication: 

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