Thèse soutenue par Aleksandar Licul, le 10 avril 2019, Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST)
Les observations de la vitesse de la glace sur les calottes glaciaires et les glaciers suggèrent deux modes d’écoulement glaciaire très différents : l’écoulement lent et rapide, avec des différences de vitesse jusqu’à trois ordres de grandeur entre les deux. Comprendre les processus physiques qui déterminent l’écoulement des glaces est cruciale pour pouvoir prédire l’élévation future du niveau de la mer à cause du réchauffement de la planète. Cette hétérogénéité des vitesses d’écoulement peut s’expliquer par le couplage thermomécanique et par la mécanique d’instabilité liée au fluage. L’instabilité de fluage ou mécanisme d’emballement thermique est un processus qui repose sur un concept simple de rétroaction positive entre le taux de déformation de la glace et la température. En augmentant le taux de déformation, la température de la glace augmente, en chauffant la base, ce qui augmente encore le taux de déformation de la glace.
Malheureusement, la plupart des modèles actuels d’écoulement de la glace sont connus pour leur incapacité à prédire et à modéliser cette forte hétérogénéité observée dans les vitesses d’écoulement de la glace. Cela est principalement dû au fait que les modèles actuels sont exigeants en calcul et nécessitent souvent l’utilisation de supercalculateur modernes et d’algorithmes sophistiqués. De plus, la plupart des modèles d’écoulement de glace se basent sur une approximation simplificatrice et les processus physiques gouvernant l’écoulement ne sont donc pas bien représentés. En outre, la plupart des modèles d’écoulement de glace actuels ne sont pas bien adaptés aux tendances modernes de l’industrie d’équipement informatique basées sur de nombreuses architectures de base.
Dans cette thèse, j’adresse ces problèmes en développant un modèle d’écoulement de la glace basé sur la méthode de continuation pseudo-transitoire (PT) itérative. La méthode repose sur l’utilisation d’une méthode basée sur le gabarit sans matrice. Les propriétés de cet algorithme sont bien adaptées aux accélérateurs matériels modernes massivement parallèles tels que les cartes graphiques d’ordinateur. Nos résultats montrent qu’il est possible d’obtenir une augmentation de deux ordres de grandeur des performances par rapport à la version CPU de l’algorithme vectorisée sur un seul GPU, ce qui nous permet d’effectuer une modélisation tridimensionnelle à haute résolution du flux de glace couplé thermo-mécaniquement sur un ordinateur personnel. En outre, je montre qu’une résolution numérique spatiale et temporelle élevée est nécessaire pour résoudre complètement toutes les non-linéarités associées à la glace.
Enfin, j’ai étudié plus en détails à quel point le chauffage par contrainte de source de chaleur peut être important. Cette question n’est toujours pas résolue dans la littérature. J’ai découvert au cours de cette thèse que le chauffage par contrainte est la principale source de chaleur volumétrique interne dans la conservation de l’énergie. Son influence est dynamique et dépend principalement de la répartition des contraintes, de la vitesse de la glace et de la température. Par conséquent, il peut varier considérablement dans l’espace et dans le temps. Il peut constituer une source de chaleur importante dans certaines situations, mais pas dans d’autres. Néanmoins, il ne doit jamais être négligé car il constitue un équilibre crucial qui est nécessaire pour avoir une conservation appropriée de la masse, de l’énergie et de la quantité de mouvement. De plus, mes résultats montrent que le chauffage par contrainte est un processus qui fonctionne à différentes échelles de temps et que deux régimes distincts sont généralement associés au chauffage par contrainte. état transitoire et stable. Par conséquent, si l’on souhaite évaluer l’importance du chauffage par contrainte en tant que source de chaleur, il est nécessaire de prendre en compte les deux régimes.
