Stage Ingénieur Eolien - CFD pour sillages d'éoliennes (H/F)

It takes the brightest minds to be a technology leader. It takes imagination to create green energy for the generations to come. At Siemens Gamesa we make real what matters, join our global team.

Location: Rouen

Full time

Duration: 6 months

French version

Le secteur de l’éolien connait un développement à la rapidité croissante depuis plusieurs décennies. Quant aux éoliennes conçues, la tendance est toujours à l’augmentation progressive de leur taille, avec des diamètres rotor pouvant dépasser aujourd’hui les 220 mètres dans le domaine offshore. Ces innovations s’accompagnent de défis technologiques toujours plus complexes, lesquels nécessitent désormais fréquemment, en complément des données de terrain, l’usage d’outils de simulation dits « haute fidélité » afin d’étudier finement et conjointement les phénomènes physiques à l’œuvre (i.e propagation et combinaison de sillages, effets de blocage, interactions fluide-structure, etc…) pouvant influencer la réponse structurelle de la turbine dans ses différents modes d’opération et environnements. Si ces outils peuvent fournir un certain nombre de données d’intérêt prêtes à l’emploi (i.e. la puissance produite par la turbine), la majorité des données de sortie, dont l’empreinte mémoire peut être significative, requiert des post-traitements additionnels. Leur mise en place peut demander un effort de programmation conséquent, en plus de nécessiter d’importantes ressources de calcul. Les données finales issues de ces traitements peuvent également servir à réviser la calibration des modèles dits « ingénieur » ou « basse-fidélité », largement employés pour estimer la production annuelle d’énergie de futures fermes en mer par exemple. Similairement, de nouveaux modèles basse-fidélité peuvent être développés sur la base des résultats post-traités.

Récemment, l’outil de simulation aero-servo-elastique YALES2-BHawC a été conjointement développé par Siemens Gamesa Renewable Energy et le laboratoire CORIA, dans le cadre d’un partenariat industriel-académique. Cet outil résulte d’un couplage entre le code CFD-LES haute performance YALES2, principalement développé au CORIA, et le code structurel propriétaire BHawC, développé par Siemens Gamesa Renewable Energy. Ce couplage entre les deux codes permet la mise en place d’une méthode EALM (Elastic Actuator Line Method), à même de représenter les effets d’une ou plusieurs éolienne(s) sur un écoulement atmosphérique environnant, ainsi que l’étude de la réponse structurelle de ces mêmes éoliennes.

Faisant suite à l’obtention, en 2023, d’une bourse d’heures CPU accordée par le GENCI dans le cadre d’un Grand Challenge, de nombreuses simulations YALES2-BHawC ont été réalisées afin d’investiguer, entre autres, les phénomènes de blocage et de combinaison de sillages. Ces simulations ont produit un grand volume de données brutes, démontrant la nécessité d’une standardisation des opérations de post-traitement pour en faciliter et accélérer l’exécution.

Ce stage s’articulera autour de trois missions principales :

1. Mettre en place une bibliothèque de post-traitements génériques. Leur implémentation devra permettre, avec un minimum d’effort, leur usage sur des résultats de futures simulations. Une implémentation orientée objets sera privilégiée, au moyen du langage de

programmation Python, incluant un couplage possible à Matlab. Des outils de post-traitements dédiés à un usage sur le logiciel libre Paraview seront également attendus.

2. Sur la base de ces outils de post-traitement, produire une collection de résultats permettant l’analyse détaillée des simulations existantes, au regard des sujets d’intérêt précédemment mentionnés.

3. Comparer les résultats post-traités aux résultats pouvant être fournis par des modèles ingénieurs tels que ceux implémentés dans l’outil FLORIS développé par le NREL.

Possiblement, une mission additionnelle pourra consister en la mise en place de nouvelles simulations YALES2-BHawC, voire en leur exécution, si les ressources CPU nécessaires sont disponibles.

Les candidats devront démontrer une appétence pour le secteur des énergies renouvelables, ainsi qu’avoir de solides connaissances en aérodynamique, idéalement appliquées à l’éolien. Des compétences solides de programmation scientifique en Python (et idéalement en Matlab) seront par ailleurs indispensables. Une expérience notable en CFD et/ou simulation numérique devra être démontrée. Des connaissances en calcul et programmation haute performance seront également appréciées.

Exigences clés pour nous rejoindre :

· Actuellement en train de poursuivre en master dans une école d’ingénieurs ou une université avec une spécialisation en mathématiques appliquées, physique, météorologie et ingénierie (aérospatiale ou mécanique).

· Autonomie, rigueur, bonnes compétences organisationnelles et interpersonnelles, et approche proactive de l'analyse d'informations.

· Capacité à travailler au sein d'une équipe de recherche et développement.

· Bon sens physique et forte curiosité scientifique.

· Solide connaissance en programmation, analyse numérique et en mécanique des fluides.

· Excellente maîtrise de Python. Une bonne maîtrise de Matlab et du logiciel Paraview est un atout. La connaissance du Fortran est un plus.

· Maîtrise de l’anglais.

· Très motivé(e) à rejoindre une équipe dynamique, performante et multiculturelle, et à contribuer activement à la transition énergétique.

English version

The wind power industry has been developing at an increasingly rapid pace for several decades. As for the wind turbines designed, the trend is still towards a gradual increase in size, with rotor diameters now exceeding 220 meters in the offshore sector. These innovations are associated with complex technological challenges which now frequently require, to supplement field data, the use of ‘high-fidelity’ simulation tools to study in detail the involved physical phenomena (i.e.

propagation and combination of wakes, blockage effects, fluid-solid interactions, etc...), that can significantly influence the structural response of the turbine in its various operation modes and environments. While such tools can provide a certain amount of ready-to-use data of interest (i.e. the power produced by the turbines), the main part of the raw results requires additional post-processing. Depending on the metrics to be derived, their implementation can require a significant programming effort, as well as access to high-performance computing resources. The reduced data thus obtained can also be used to revise the calibration of so-called "engineering" or "low-fidelity" wake models, widely used on a daily basis, to forecast the annual yield of future offshore wind farms for instance. Similarly, new low-fidelity models can be developed using results derived from high-fidelity simulations.

Recently, the YALES2-BHawC aero-servo-elastic simulation tool was jointly developed by Siemens Gamesa Renewable Energy and the CORIA laboratory, as part of an industrial-academic partnership. This tool is the result of a coupling between the high-performance CFD-LES code YALES2, mainly developed at CORIA, and the proprietary structural code BHawC, developed by Siemens Gamesa Renewable Energy. The coupling between the two codes results in an EALM (Elastic Actuator Line Method) framework, capable of representing the effects of one or more operating turbines on a surrounding atmospheric flow, as well as studying the structural response of these turbines.

Following, in late 2023, a grant of CPU hours awarded by GENCI as part of a Grand Challenge, numerous single and multi-turbine YALES2-BHawC simulations have been carried out to investigate, for instance, the phenomena of blockage and wakes combination. These simulations produced a large amount of raw data, demonstrating the need to standardize post-processing operations to facilitate and accelerate their execution.

This internship will consist of three main tasks:

1. Develop a library of generic post-processing tools, intended for YALES2-BHawC. The implementation should allow an easy deployment of the post-processing operations on subsequent simulations. An object-oriented implementation will be preferred using the Python programming language, including a possible coupling to existing Matlab tools. Furthermore, the library is also expected to encompass dedicated post-processing tools to use with the open-source software Paraview.

2. Using these post-processing tools, produce a collection of results enabling detailed analysis of existing simulations, with regard to the above-mentioned topics of interest.

3. Compare some of the post-processed results with similar results usually provided by engineering models, such as those implemented in the FLORIS tool developed by NREL.

Possibly, if the required CPU hours are available, an additional mission may consist in setting up new YALES2-BHawC simulations, and even running them.

Candidates will need to demonstrate an interest in the renewable energy sector, as well as a deep knowledge of aerodynamics, ideally applied to the wind energy field. Solid scientific programming skills with Python are essential. An advanced proficiency of Matlab and Paraview will be an asset.

Significant experience in CFD and/or numerical simulation is required. Knowledge of high-performance computing and programming would be a plus.

Key requirements to join us:

· Currently pursuing a MSc degree at an engineering school or university with a specialization in applied Mathematics, Physics, Meteorology and Engineering (aerospace or mechanical).

· Autonomy, rigor, good organizational and interpersonal skills, and a proactive approach to information analysis.

· Ability to work as part of a research team.

· Good physical sense and strong scientific curiosity.

· Solid knowledge of programming, numerical analysis, and fluid mechanics.

· Excellent proficiency in Python, and ideally in Matlab as well. Knowledge of Fortran and of the open-source software Paraview would be a plus.

· Fluency in English.

· Highly motivated to join a high-performance multicultural team and to make an active contribution to the energy transition.

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