Offre de thèse
Simulation du rayonnement des flammes par Méthode de Monte Carlo
Date limite de candidature
25-10-2025
Date de début de contrat
01-12-2025
Directeur de thèse
FARGES Olivier
Encadrement
Directeur de thèse : FARGES Olivier - LEMTA - Université de Lorraine - olivier.farges@univ-lorraine.fr Co-directeur de thèse : BOULET Pascal - LEMTA - Université de Lorraine - pascal.boulet@univ-lorraine.fr
Type de contrat
école doctorale
équipe
Groupe Energie et Transfertscontexte
Les méga-feux de végétation en Californie et au Canada, ou encore l'incendie spectaculaire de la Cathédrale de Notre Dame, sont des exemples particulièrement marquants de grands incendies récents, avec des conséquences dévastatrices sur la biodiversité, le patrimoine, et un impact sur les populations. L'utilisation de la simulation numérique est un moyen évident de prédiction et de prévention des risques. Leur développement est nécessaire, mais le problème posé est complexe. Une des raisons est qu'il faut coupler différents phénomènes physiques et chimiques : les transferts de chaleur et de masse, la mécanique des fluides en régime turbulent, la combustion et la dégradation thermique des surfaces combustibles. Une autre difficulté est liée à la large gamme d'échelles impliquées : de l'échelle microscopique pour la dégradation thermique à l'échelle gigascopique pour la propagation sur le terrain. Plusieurs verrous limitent actuellement la précision des prédictions, parmi lesquels la simulation du rayonnement issu des flammes est un point particulièrement bloquant. Le rayonnement préchauffe les surfaces combustibles et propage à distance la chaleur dégagée par la flamme. C'est donc le « moteur » de la propagation, mais il est coûteux sur le plan numérique si l'on veut effectuer des simulations précises.spécialité
Énergie et Mécaniquelaboratoire
LEMTA – Laboratoire Energies & Mécanique Théorique et Appliquée
Mots clés
Rayonnement thermique, Méthode de Monte Carlo, Systèmes radiatifs complexes
Détail de l'offre
Les incendies de grande ampleur, comme les méga-feux de végétation en Amérique du Nord ou l'incendie de la cathédrale Notre-Dame, illustrent les enjeux majeurs liés à la compréhension et à la prévision de la propagation du feu. L'un des verrous scientifiques critiques identifiés dans la simulation des incendies est le rayonnement thermique émis par les flammes, qui contribue fortement au préchauffage des surfaces combustibles et à la propagation du feu à distance. Toutefois, la modélisation précise de ce phénomène reste aujourd'hui très coûteuse en temps de calcul et constitue un obstacle majeur à l'amélioration des simulateurs existants.
Cette thèse vise à lever ce verrou en développant un modèle numérique de référence du rayonnement des flammes, basé sur une méthode de Monte Carlo formulée en espace de chemins. Cette approche consiste à simuler la trajectoire de photons au sein d'un milieu semi-transparent, anisotherme et hétérogène (gaz de combustion, suies), afin d'estimer la distribution du rayonnement avec une grande précision. Le modèle inclura un traitement spectral détaillé de type 'line-by-line', permettant de prendre en compte les propriétés optiques variables des gaz et particules en fonction de la longueur d'onde.
En parallèle, des réseaux de neurones seront développés pour approximer les champs de rayonnement obtenus, afin de réduire les temps de calcul sans perte significative de précision. Le modèle sera ensuite couplé au code Fire Dynamics Simulator (FDS), logiciel de référence en simulation de feux, pour produire des visualisations réalistes de flammes et permettre des comparaisons directes avec des images expérimentales (visible et infrarouge). Ces comparaisons permettront d'évaluer la fidélité du modèle, notamment sur les structures turbulentes et dynamiques des flammes.
La thèse s'inscrit dans le cadre du projet RAYFLAM financé par l'INRIA (Quadrant), et sera réalisée au sein de l'équipe Feux du LEMTA (Université de Lorraine / CNRS). Le travail comportera aussi une phase de valorisation avec mise en libre accès du code développé, des publications scientifiques, ainsi que des collaborations avec des laboratoires partenaires en France, aux États-Unis (NIST), et en Finlande (Université d'Aalto).
Ce projet apportera une avancée significative dans la modélisation du rayonnement des flammes, à la croisée de la physique, du calcul scientifique, de l'intelligence artificielle et de la simulation d'incendies, avec des applications directes à la sécurité incendie, à la prévention des risques naturels, et à la recherche en combustion.
Keywords
Thermal radiation, Monte Carlo method, Complex radiative systems
Subject details
Large-scale fires, such as vegetation megafires in North America or the Notre-Dame Cathedral fire, highlight the urgent need for better understanding and prediction of fire spread. One of the critical scientific challenges in fire simulation is accurately modeling thermal radiation emitted by flames, which plays a key role in preheating combustible surfaces and enabling heat transfer over distance. However, precise radiation modeling remains computationally expensive and is a major bottleneck in improving current fire simulators. This PhD project aims to address this challenge by developing a reference numerical model for flame radiation, based on a path-space Monte Carlo method. This approach simulates photon trajectories through a semi-transparent, anisothermal, and heterogeneous medium (including combustion gases and soot) to estimate the radiative energy distribution with high accuracy. A line-by-line spectral treatment will be integrated to account for the wavelength-dependent optical properties of participating media. In parallel, neural networks will be designed to approximate the resulting radiation fields, enabling significant reductions in computation time without compromising accuracy. The developed radiation module will be coupled with the Fire Dynamics Simulator (FDS) — a widely used open-source fire modeling tool — to generate realistic visual representations of flames. These 'digital twins' will be compared with experimental infrared and visible imagery of real flames to assess the model's fidelity, especially in terms of radiative behavior, flame dynamics, and turbulent structures. The thesis is part of the RAYFLAM project funded by INRIA (Quadrant program) and will be conducted within the Fire team at LEMTA (University of Lorraine / CNRS). The project also includes a strong dissemination component: open-source release of the radiation module, scientific publications, and collaboration with international partners, notably NIST (USA) and Aalto University (Finland). This work will contribute significantly to the modeling of flame radiation, at the intersection of physics, high-performance computing, artificial intelligence, and fire science — with direct applications in fire safety, wildfire prevention, and combustion research.
Profil du candidat
Le candidat ou la candidate idéal(e) pour cette thèse doit être titulaire d'un master en mécanique, physique, ou génie mécanique. Il ou elle doit posséder des compétences en simulation numérique, idéalement une première expérience avec les méthodes de Monte Carlo, ainsi qu'en programmation avec des langages tels que C. Des connaissances en transferts de chaleur, mécanique des fluides, et combustion sont requises. Une expérience en analyse de données et une familiarité avec les réseaux de neurones seraient un plus. Le candidat doit être capable de travailler en équipe, faire preuve d'autonomie et de rigueur scientifique.
Pour toute thèse proposée au sein de l'Ecole Doctorale, le futur doctorant devra bien être titulaire d'un master (diplôme de master/d'ingénieur français ou étranger, …) justifiant d'un parcours remarquable.
Dans tous les cas (diplôme de master ou d'ingénieur français ou étranger, …) le dossier doit comporter :
• le CV du candidat et lettre de motivation
• les notes obtenues au diplôme conférant le grade de master, mention 'Assez Bien' requise au minimum et copie du diplôme s'il est disponible
• des lettres de recommandations émanant du Responsable de la filière de formation et du tuteur de stage de fin d'études
• des éléments tangibles sur l'initiation à la recherche (mémoire de recherche, publication, ...).
Le dossier complet de candidature doit être envoyé à la direction de thèse par les adresses messageries des directeurs de thèses :
olivier.farges@univ-lorraine.fr
et
pascal.boulet@univ-lorraine.fr
Candidate profile
The ideal candidate for this PhD should hold a master's degree in mechanical engineering, physics, or a related field. They should have skills in numerical simulation, ideally with some initial experience in Monte Carlo methods, as well as proficiency in programming languages such as C. Knowledge of heat transfer, fluid mechanics, and combustion is required. Experience in data analysis and familiarity with neural networks would be a plus. The candidate must be able to work in a team, demonstrate autonomy, and maintain scientific rigor.
All applicants to the Doctoral School SIMPPÉ must have successfully completed a Master degree or its equivalent with a grade comparable to or better than the French grade AB (corresponding roughly to the upper half of a graduating class). In all cases (French or foreign Master degree, engineering degree, etc.) the counsel of the doctoral school will examine the candidate's dossier, which must include:
• CV and letter of motivation
• the grades obtained for the Master (or equivalent) degree and a copy of the diploma if it is available
• 2 letters of recommendation, preferably from the director of the Master program and the supervisor of the candidate's research project
• written material (publications, Master thesis or report, etc.) related to the candidate's research project.
The complete application file must be sent to the thesis supervisors by email :
olivier.farges@univ-lorraine.fr
and
pascal.boulet@univ-lorraine.fr
Référence biblio
[1] Y. Nyffenegger-Péré, Coupler le rayonnement et la spectroscopie raie par raie dans un même
algorithme de Monte Carlo : permettre le calcul de référence des forçages radiatifs, Thèse de
doctorat, Université de Toulouse (2023). 185 pages.
[2] Villefranque N. et al. (2019), A path-tracing monte carlo library for 3-d radiative transfer in
highly resolved cloudy atmospheres. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11(8) 2449-
2473.