GEOFLUIDS
| GEOFLUIDS
Geo-physical FLUid flows Image Driven Simulation
Analyse et simulation d’écoulements fluides a partir de séquences d’images : application a l’étude d’écoulements géophysiques |
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Méthode pour l’assimilation de données image, et la prise en compte de la dépendance à l’écoulement.
| Coordinateur | Etienne MÉMIN | |
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| Correspondant CNRM-GAME | Olivier PANNEKOUCKE | |
| Équipes CNRM-GAME | GMAP/RECYF | |
| Site Internet du projet | ||
| Type | Projet soutenu par l’ANR | |
| Début | 2009-2013 | |
| Durée | 4 ans |
Objectifs
Le projet Geo-Fluids a été soutenu scientifiquement et financièrement par l’Agence Nationale de la Recherche (agence française de recherche) ANR, au travers de l’appel d’offre « Programme systemes complexes et modelisation mathematique » SYSCOMM. Le projet Geo-Fluids s’est intéressé à la possibilité d’extraire de l’information sur un écoulement de fluide à partir de séquences d’images et de concevoir des outils adaptés à l’analyse de ces écoulement. Geo-Fluids a fourni des méthodes d’analyse d’image en utilisant des modèles physiquement cohérentes pour extraire les caractéristiques significatives décrivant l’écoulement observé et pour mettre au jour les propriétés dynamiques de cet écoulement. L’application cible étant l’analyse des écoulements géophysique.
Apports du CNRM-GAME
La contribution du CNRM a été de développer une méthodologie pour l’assimilation des structures de tourbillon potentiel à partir de l’imagerie vapeur d’eau. Durant ce projet nous avons développé les outils d’assimilation de données permettant de mieux prendre en compte la situation du jours.
Livrables ou résultats attendus
Michel, Y. Estimating deformations of random processes for correlation modelling : methodology and the one-dimensional case Quarterly Journal Royal Meteorological Society, 2013, 139, 771-783.
Michel, Y. Estimating deformations of random processes for correlation modelling in a limited area model. Quarterly Journal Royal Meteorological Society, 2013, 139, 534-547
Oger, N. ; Pannekoucke, O. ; Doerenbecher, A. & Arbogast, P. Assessing the influence of the model trajectory in the adaptive observation Kalman Filter Sensitivity method Quarterly Journal Royal Meteorological Society, 2012, 138 : 813-825.
Pannekoucke, O. ; Raynaud, L. & Farge, M., A wavelet-based filtering of ensemble background-error variances. Quarterly Journal Royal Meteorological Society, 2014 :140:316—327.
Farge, M. ; Schneider, K. ; Pannekoucke, O. & Nguyen Van Yen, R. Taylor & Francis (Eds.) Handbook on environmental fluid dynamics Multiscale methods for fluid dynamics : fractals, self-similar random processes and wavelets Fernando, J., 2012.
Partenaires
1. FLUMINANCE-IPSO/ENS Cachan
2. CLIME
3. MOISE
4. LMD/ENS
5. IFREMER/CERSAT
