Coupled Aerosol–jet Simulation and Sensitivity Analysis with Nonlinear Data Recovery and Assimilation

Description du projet

Modéliser la formation des traînées de condensation pour réduire l’impact climatique de l’aviation

Les traînées de condensation des avions, ces panaches blancs qui s’échappent derrière les avions à réaction, contribuent largement à l’impact climatique de l’aviation. Les processus physiques qui régissent leur formation sont encore mal compris, ce qui limite la capacité à prévoir et à atténuer leurs effets de forçage radiatif. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet CASSANDRA va développer un cadre de calcul couplé intégrant la dynamique des jets turbulents et la microphysique de la glace. Il pourrait éclairer la manière dont différents carburants et conditions de fonctionnement des moteurs influencent la formation des cristaux de glace et la persistance des traînées de condensation. En intégrant les données expérimentales et celles issues des essais en vol à l’aide d’une modélisation d’ordre réduit, le projet fournira des connaissances fondées sur la physique, qui permettront d’améliorer les modèles climatiques et de soutenir des politiques fondées sur des données probantes visant à optimiser la conception des moteurs aéronautiques pour les nouveaux carburants durables.

Objectif

Condensation trails (known as contrails), which form immediately downstream of aircraft engines, are a significant yet still poorly characterized contributor to aviation-induced radiative forcing. My project (CASSANDRA) aims to address this knowledge gap by numerically investigating the coupled microphysical and fluid-dynamics processes that control contrail formation, with a particular emphasis on how different jet fuels and operating conditions influence the activation of aerosol particles in the jet plume and the subsequent nucleation and growth of ice crystals. CASSANDRA will develop a physics and data-driven framework to assess contrails formation.

In the early stages of contrail formation, the tight coupling between turbulent jet dynamics and ice microphysics governs the resulting ice particle number density and size distribution, thereby setting the stage for contrail evolution and persistence. To capture these processes with greater accuracy, I will integrate data assimilation techniques aided by reduced order modelling approaches into the computational framework. This will enable me to leverage existing experimental and flight test data in the literature to validate and improve the predictive capabilities of my models.

This research will produce robust, physics-based insights that can improve one-dimensional climate models relying on satellite data and assumptions about ice-nucleating particles. Overall, this will develop a tool for Coupled Aerosol-jet Simulation and Sensitivity Analyisis with Non-linerar Data Recovery and Assimilation (CASSANDRA). The new knowledge will also support evidence-based policymaking, informing strategies to optimize the development of aero-engine architectures for novel sustainable fuels, and ultimately mitigate the non-CO2 climate impact of aviation.