Formation

Docteur en Sciences et Génie de l’Environnement.

Modélisation de la dispersion atmosphérique sur un site industriel par combinaison d’automates cellulaires et de réseaux de neurones.

Base de données réalisées au cours de la thèse:

CA-ANN CFD database – Free field (Matlab format)

Bibliographie

Divers

Documents

Lauret, P., Heymes, F., Aprin, L., Johannet, A., Slangen, P., 2015. 2D Modeling of Turbulent Flow around a Cylindrical Storage Tank by Artificial Neural Networks. Chem. Eng. Trans. 43, 1621–1626. doi:10.3303/CET1543271

Aprin, L., Heymes, F., Lauret, P., Slangen, P., 2015. Experimental Characterization of the Influence of Dispersant Addition on Rising Oil Droplets in Water Column. Chem. Eng. Trans. 43

Heymes, F., Aprin, L., Lauret, P., 2015. Experimental Study of Expanded Aluminium Products Efficiency for BLEVE Suppression. Chem. Eng. Trans. 43.

Slangen, P.R., Lauret, P., Aprin, L., Heymes, F., Lecysyn, N., 2015. Optical characterizations of falling droplets interacting with shock wave, in: 10th Pacific Symposium on Flow Visualization and Image Processing. pp. 1–12.

Lauret, P., Heymes, F., Aprin, L., Johannet, A., Lapébie, E., Osmont, A., 2014. Atmospheric Turbulent Dispersion Modeling Methods using Machine learning Tools 36, 517–522. doi:10.3303/CET1436087

Lauret, P., Heymes, F., Aprin, L., Johannet, A., Munier, L., Lapébie, E., 2013. Near Field Atmospheric Dispersion Modeling on an Industrial Site Using Neural Networks. Chem. Eng. Trans. 31, 151–156.

Mots clés : Dispersion atmosphérique, Réseau de neurones, Champ proche, milieu complexe, accident industriel.