La turbulence est un phénomène complexe qui se produit dans les fluides lorsque l'écoulement devient chaotique et imprévisible. Il s’agit d’un défi majeur en dynamique des fluides, avec des applications dans des domaines tels que la prévision météorologique, la modélisation climatique et la conception technique.

Depuis longtemps, la turbulence a été étudiée à l'aide de méthodes classiques basées sur des moyennes statistiques. Ces méthodes ont fourni des informations précieuses, mais elles ne parviennent souvent pas à saisir la nature de la transition d'un écoulement laminaire (ordonné) à un écoulement turbulent (désordonné).

Ces dernières années, de nouvelles approches sont apparues qui exploitent les progrès de la puissance de calcul, de l’imagerie haute résolution et des techniques mathématiques. Ces approches fournissent des informations sans précédent sur la dynamique et les structures de la turbulence. Voici quelques développements clés :

Simulations numériques directes (DNS) : DNS consiste à résoudre les équations régissant la dynamique des fluides, les équations de Navier-Stokes, directement sur un ordinateur sans recourir à des modèles statistiques. Avec l'augmentation continue de la puissance de calcul, le DNS peut désormais simuler les turbulences à des résolutions plus élevées, capturant ainsi les structures et la dynamique.

Simulations de grands Eddy (LES) : LES est une technique informatique qui résout les tourbillons à grande échelle tout en modélisant les effets des tourbillons plus petits. Cela permet de simuler des flux turbulents à plus grande échelle, ce qui serait prohibitif en termes de calcul avec le DNS.

Techniques de visualisation des flux : Les techniques d'imagerie à haute résolution, telles que la vélocimétrie par image de particules (PIV) et la vélocimétrie laser Doppler (LDV), fournissent des visualisations détaillées des écoulements turbulents. Ces techniques permettent aux chercheurs d'observer la formation et l'évolution de structures cohérentes, telles que des vortex et des couches de cisaillement.

Apprentissage automatique et méthodes basées sur les données : Des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour analyser de grands ensembles de données issus d’expériences et de simulations de turbulence. Ces méthodes peuvent identifier des modèles et des structures dans les données, conduisant ainsi à de nouvelles connaissances sur la dynamique de la turbulence.

Avancées théoriques : De nouveaux cadres théoriques et techniques mathématiques sont en cours de développement pour comprendre les propriétés fondamentales de la turbulence. Ces avancées incluent l'étude de la turbulence en tant que système dynamique, l'analyse des interactions non linéaires entre différentes échelles de mouvement et le développement de nouveaux modèles de fermeture pour les écoulements turbulents.

En combinant ces approches, les chercheurs parviennent à mieux comprendre comment les fluides passent de l'ordre au désordre dans les écoulements turbulents. Ces connaissances font progresser notre capacité à prédire et à contrôler les turbulences, avec des applications potentielles dans un large éventail de domaines.

En résumé, l’étude de la turbulence traverse une phase de transformation, avec de nouvelles connaissances émergeant de méthodes informatiques avancées, de techniques expérimentales et de développements théoriques. Ces progrès permettent de mieux comprendre ce phénomène complexe et ouvrent de nouvelles voies de recherche et d’applications.