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Titre de thèse :Approche numérique couplée CFD-IA pour l’étude de la convection naturelle double diffusive sous l’effet d’un champ électrique dans des espaces confinées. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Résumé --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- L'amélioration du transfert de chaleur et de masse dans les divers procédés constitue un enjeu majeur dans une époque où l'énergie devient de plus en plus rare et chère. La maîtrise de ces transferts est devenue essentielle pour garantir l'efficacité et la performance des systèmes énergétiques contemporains. Face aux limites des méthodes d'intensification conventionnelles, l'électro-thermo-hydro-dynamique (ETHD) émerge comme une technique novatrice offrant des perspectives technologiques très intéressantes. En effet, l'application d'un champ électrique permet d'induire des instabilités par injection de charge, jouant un rôle de déstabilisation similaire à celui des forces de flottabilité en convection naturelle thermique classique. Les effets combinés d'un champ électrique, d'un gradient thermique et d'un gradient de concentration simultanément appliqués à un liquide diélectrique en espace confiné génèrent des interactions physiques complexes dans les écoulements. La compréhension de ces instabilités électro-thermo-convectives ouvre une voie prometteuse pour contrôler de manière active et augmenter les transferts de chaleur et de masse au moyen de forces électriques. L'exploitation de ces phénomènes nécessite toutefois une investigation approfondie, car aucune étude numérique directe et entièrement couplée de la convection naturelle double diffusive sous champ électrique n'a encore été effectuée dans des espaces confinés. Dans cette optique, ce projet repose sur le développement d'un code numérique basé sur la méthode des volumes finis pour simuler ces écoulements complexes d'origine thermosolutale dans diverses configurations géométriques, allant des cavités rectangulaires aux espaces annulaires excentriques. Pour aller plus loin et surmonter les défis liés à la multiplicité des paramètres physiques mis en jeu (tels que les nombres de Rayleigh thermique et électrique, de Lewis, de Schmidt ou de Prandtl), cette modélisation paramétrique sera couplée à des outils d'intelligence artificielle (Machine Learning). Cette synergie numérique vise à prédire avec une précision significative les transferts thermiques et de masse en jeu, ouvrant ainsi la voie à de potentiels avantages technologiques dans le contrôle des procédés.