Études et simulations de ventilation dans les salles blanches
INFORMATIONS SUR LE PROJET
Clients: ICLOS
Date: 2025
Technologie: Simulation CFD
INTRODUCTION
Ce projet analyse les schémas de circulation et de mouvement de l’air dans une série de salles blanches au sein d’un complexe de laboratoires. L’objectif est d’identifier les risques dès la phase de conception afin d’éviter les zones de stagnation de l’air ou les recirculations importantes dans les salles. Le logiciel ScStream, développé par MSC Cradle, a été utilisé pour ce projet.
MODÈLES CFD
Tout d’abord, nous générons une géométrie de la salle à partir des plans et des données relatives aux équipements intérieurs dont la taille est suffisante pour interférer avec l’écoulement.
Nous configurons ensuite le modèle CFD avec les conditions d’entrée et de sortie définies dans la conception, en tenant compte de l’équilibre des débits prévu dans le système de ventilation. Nous devons également choisir un modèle de turbulence permettant de saisir les phénomènes d’intérêt de l’étude avec un maillage adapté.
Enfin, nous choisissons le maillage à utiliser pour la simulation. Pour ce projet, nous utilisons un maillage cartésien, qui présente d’importants avantages en termes de calcul et nous permet de définir un niveau de raffinement approprié.
L’image suivante présente une vue d’ensemble du maillage utilisé:
ÉTUDE DES FLUX D’AIR DANS LES SALLES BLANCHES
Une fois les modèles définis, nous pouvons calculer les différents cas d’étude en résolvant numériquement les équations qui décrivent le mouvement de l’air. Une fois les calculs terminés, nous passons à l’étape de post-traitement pour obtenir les résultats.
Nous étudions tout d’abord les cartes de vitesse et les lignes de courant obtenues dans les différentes salles. Dans ces cas, nous voulons vérifier que les lignes de courant suivent des trajectoires directes de l’alimentation vers le retour, en évitant les recirculations susceptibles d’affecter les zones de travail. À l’aide des cartes de vitesse, nous vérifions également qu’il n’y a pas de zones sans mouvement d’air, où des déficits de renouvellement local pourraient se produire.
Nous utilisons également d’autres mesures, telles que l’indice de captation de chaque retour, qui nous permet d’identifier les parties de la salle d’où chaque extraction aspire l’air, afin d’évaluer si la disposition géométrique est adéquate.
L’image suivante montre un exemple de lignes de courant partant de l’une des alimentations de la salle, que nous pouvons utiliser pour étudier le comportement de l’air dans cette zone.
IDENTIFICATION DES ZONES CRITIQUES : SIMULATION D’UN TEST DE FUMÉE
Enfin, nous avons utilisé une visualisation par traçage pour représenter de manière approximative le comportement de chaque salle blanche lors d’un test de fumée inoffensive. Cette visualisation est très utile pour anticiper le résultat d’un essai potentiel et corriger les problèmes identifiés avant de procéder à l’essai réel.
La figure suivante présente quelques images extraites du test de fumée réalisé par simulation dans l’une des salles blanches:
CATEGORIES :
CFD - DEM,Industrie
Année:
2025
Pays:
Espagne
Nous utilisons nos propres cookies et ceux de tiers pour améliorer votre expérience et nos services en analysant la navigation sur notre site Web. Si vous cliquez sur ACCEPTER, vous donnez votre consentement pour l'acceptation de notre POLITIQUE DE COOKIES , cliquez sur le lien pour plus d'informations.
Ce site utilise des cookies pour améliorer votre expérience lorsque vous naviguez sur le site. Parmi ces cookies, les cookies classés comme nécessaires sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels au fonctionnement des fonctionnalités de base du site Web. Nous utilisons également des cookies tiers qui nous aident à analyser et à comprendre comment vous utilisez ce site Web. Ces cookies ne seront stockés dans votre navigateur qu'avec votre consentement. Vous avez également la possibilité de refuser de recevoir ces cookies. Mais la désactivation de certains de ces cookies peut affecter votre expérience de navigation.
Les cookies nécessaires sont absolument essentiels au bon fonctionnement du site Web. Ces cookies garantissent les fonctionnalités de base et les éléments de sécurité du site Web, de manière anonyme.
Cookie
Durée
Description
cookielawinfo-checkbox-analytics
11 mois
Ce cookie est défini par le plug-in de consentement aux cookies GDPR. Le cookie est utilisé pour stocker le consentement de l'utilisateur pour les cookies de la catégorie "Analytics".
cookielawinfo-checkbox-necessary
11 mois
Ce cookie est défini par le plug-in de consentement aux cookies GDPR. Les cookies sont utilisés pour stocker le consentement de l'utilisateur pour les cookies dans la catégorie "Nécessaire".
viewed_cookie_policy
11 mois
Le cookie est défini par le plug-in de consentement aux cookies GDPR et est utilisé pour stocker si l'utilisateur a consenti ou non à l'utilisation de cookies. Il ne stocke aucune donnée personnelle.
Les cookies analytiques sont utilisés pour comprendre comment les visiteurs interagissent avec le site Web. Ces cookies aident à fournir des informations sur les métriques, le nombre de visiteurs, le taux de rebond, la source du trafic, etc.