DBs-Talks
Where research speaks
Talk Schedule
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TALK#1 - September 19, 2025
Birth, life and death of bubbles in high viscous glass-forming liquid
Franck Pigeonneau - Research Director at Mines Paris, PSL University
The opening a sparkling or champagne bottle leads to nucleation, rising, grow and break-up of bubbles in the liquid. Same phenomena occur in a volcanic chamber. For both, the pressure decrease is the main mechanism leading to a dramatic decrease of volatile solubility. In industrial context and in particular in the glass melting process, similar phenomena are observed. Conversely to the two previous examples, here the pressure is quasi-constant. The bubble dynamics is mainly driven by the temperature. During the seminar, I will first speak about the “birth” of bubbles due to the heating of raw materials using in glass melting. The bubble population will be characterized in term of size distribution. Two situations will be detailed: surface bubble nucleation and volume creation due to the heating of granular media of glass. We will insist that at short time, the bubble coalescence is a main mechanism explaining the bubble size evolution. The grow or shrinkage, i.e. the “life”, of bubbles will then summarize. The purpose of this part will be to pinpoint that the oxidation-reduction reaction of multivalent species like iron in glass-forming liquid plays an important role in the mass transfer. Finally, the “death” of bubble will be presented using experimental set-up and numerical method. Mainly, the drainage of the liquid film created between the free surface of the liquid bath and a bubble just beneath the free surface will be analysed. We will show that the dynamics of liquid film is mainly driven by the bubble size or more accurately by the Bond number.
TALK#1 - September 19, 2025
Birth, life and death of bubbles in high viscous glass-forming liquid
Franck Pigeonneau - Research Director at Mines Paris, PSL University
The opening a sparkling or champagne bottle leads to nucleation, rising, grow and break-up of bubbles in the liquid. Same phenomena occur in a volcanic chamber. For both, the pressure decrease is the main mechanism leading to a dramatic decrease of volatile solubility. In industrial context and in particular in the glass melting process, similar phenomena are observed. Conversely to the two previous examples, here the pressure is quasi-constant. The bubble dynamics is mainly driven by the temperature. During the seminar, I will first speak about the “birth” of bubbles due to the heating of raw materials using in glass melting. The bubble population will be characterized in term of size distribution. Two situations will be detailed: surface bubble nucleation and volume creation due to the heating of granular media of glass. We will insist that at short time, the bubble coalescence is a main mechanism explaining the bubble size evolution. The grow or shrinkage, i.e. the “life”, of bubbles will then summarize. The purpose of this part will be to pinpoint that the oxidation-reduction reaction of multivalent species like iron in glass-forming liquid plays an important role in the mass transfer. Finally, the “death” of bubble will be presented using experimental set-up and numerical method. Mainly, the drainage of the liquid film created between the free surface of the liquid bath and a bubble just beneath the free surface will be analysed. We will show that the dynamics of liquid film is mainly driven by the bubble size or more accurately by the Bond number.
TALK#1 - September 19, 2025
Birth, life and death of bubbles in high viscous glass-forming liquid
Franck Pigeonneau - Research Director at Mines Paris, PSL University
The opening a sparkling or champagne bottle leads to nucleation, rising, grow and break-up of bubbles in the liquid. Same phenomena occur in a volcanic chamber. For both, the pressure decrease is the main mechanism leading to a dramatic decrease of volatile solubility. In industrial context and in particular in the glass melting process, similar phenomena are observed. Conversely to the two previous examples, here the pressure is quasi-constant. The bubble dynamics is mainly driven by the temperature. During the seminar, I will first speak about the “birth” of bubbles due to the heating of raw materials using in glass melting. The bubble population will be characterized in term of size distribution. Two situations will be detailed: surface bubble nucleation and volume creation due to the heating of granular media of glass. We will insist that at short time, the bubble coalescence is a main mechanism explaining the bubble size evolution. The grow or shrinkage, i.e. the “life”, of bubbles will then summarize. The purpose of this part will be to pinpoint that the oxidation-reduction reaction of multivalent species like iron in glass-forming liquid plays an important role in the mass transfer. Finally, the “death” of bubble will be presented using experimental set-up and numerical method. Mainly, the drainage of the liquid film created between the free surface of the liquid bath and a bubble just beneath the free surface will be analysed. We will show that the dynamics of liquid film is mainly driven by the bubble size or more accurately by the Bond number.
TALK#2 - September 25, 2025
Cost effective digital twin of directed energy deposition additive manufacturing From thermal analysis to microstructure, and part-scale residual stress estimation
Daniel Weisz-Patrault - Chargé de Recherches CNRS, LMS, Ecole Polytechnique - Professeur à l'Ecole Nationale des Ponts et Chaussées - Délégué scientifique à la Mission Intégrité Scientifique du CNRS
Microstructural evolution during solidification in additive manufacturing is a key research area, as features such as morphology, crystallographic texture, and phase distribution strongly influence mechanical performance. Equally important are stress development and geometric distortions, since these can cause defects including fractures, buckling, and dimensional inaccuracies. To mitigate these challenges, process optimization—through parameter control and scanning strategy design—is essential. Achieving this requires efficient numerical simulations capable of delivering accurate results within short computation times.
This work reviews recent progress in modeling directed energy deposition across scales, from melt pool solidification to part-scale behavior. Initially, temperature evolution is calculated using a rapid numerical method named ScanFast [1]. Solidification is then modeled named TesselAM [2] using an efficient algorithm based on Voronoi methods that captures competitive epitaxial growth of columnar dendrites. Finally, stress and displacement evolution during full 3D structure formation is simulated using a one-dimensional model named QuadWire [3], which assigns four particles per material point. Validation against experimental data is presented at each stage of analysis.
[1] Fast simulation of temperature and phase transitions in directed energy deposition additive manufacturing. D Weisz-Patrault, Additive Manufacturing 31, 100990, 2020
[2] Dollé, Q., & Weisz-Patrault, D. (2024). Very fast simulation of growth competition between columnar dendritic grains during melt pool solidification. Computational Materials Science, 243, 113112.
[3] QuadWire: an extended one dimensional model for efficient mechanical simulations of bead-based additive manufacturing processes. L Preumont, R Viano, D Weisz-Patrault, P Margerit, G Allaire, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2024, 117010
TALK#2 - September 25, 2025
Cost effective digital twin of directed energy deposition additive manufacturing From thermal analysis to microstructure, and part-scale residual stress estimation
Daniel Weisz-Patrault - Chargé de Recherches CNRS, LMS, Ecole Polytechnique - Professeur à l'Ecole Nationale des Ponts et Chaussées - Délégué scientifique à la Mission Intégrité Scientifique du CNRS
Microstructural evolution during solidification in additive manufacturing is a key research area, as features such as morphology, crystallographic texture, and phase distribution strongly influence mechanical performance. Equally important are stress development and geometric distortions, since these can cause defects including fractures, buckling, and dimensional inaccuracies. To mitigate these challenges, process optimization—through parameter control and scanning strategy design—is essential. Achieving this requires efficient numerical simulations capable of delivering accurate results within short computation times.
This work reviews recent progress in modeling directed energy deposition across scales, from melt pool solidification to part-scale behavior. Initially, temperature evolution is calculated using a rapid numerical method named ScanFast [1]. Solidification is then modeled named TesselAM [2] using an efficient algorithm based on Voronoi methods that captures competitive epitaxial growth of columnar dendrites. Finally, stress and displacement evolution during full 3D structure formation is simulated using a one-dimensional model named QuadWire [3], which assigns four particles per material point. Validation against experimental data is presented at each stage of analysis.
[1] Fast simulation of temperature and phase transitions in directed energy deposition additive manufacturing. D Weisz-Patrault, Additive Manufacturing 31, 100990, 2020
[2] Dollé, Q., & Weisz-Patrault, D. (2024). Very fast simulation of growth competition between columnar dendritic grains during melt pool solidification. Computational Materials Science, 243, 113112.
[3] QuadWire: an extended one dimensional model for efficient mechanical simulations of bead-based additive manufacturing processes. L Preumont, R Viano, D Weisz-Patrault, P Margerit, G Allaire, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2024, 117010
TALK#2 - September 25, 2025
Cost effective digital twin of directed energy deposition additive manufacturing From thermal analysis to microstructure, and part-scale residual stress estimation
Daniel Weisz-Patrault - Chargé de Recherches CNRS, LMS, Ecole Polytechnique - Professeur à l'Ecole Nationale des Ponts et Chaussées - Délégué scientifique à la Mission Intégrité Scientifique du CNRS
Microstructural evolution during solidification in additive manufacturing is a key research area, as features such as morphology, crystallographic texture, and phase distribution strongly influence mechanical performance. Equally important are stress development and geometric distortions, since these can cause defects including fractures, buckling, and dimensional inaccuracies. To mitigate these challenges, process optimization—through parameter control and scanning strategy design—is essential. Achieving this requires efficient numerical simulations capable of delivering accurate results within short computation times.
This work reviews recent progress in modeling directed energy deposition across scales, from melt pool solidification to part-scale behavior. Initially, temperature evolution is calculated using a rapid numerical method named ScanFast [1]. Solidification is then modeled named TesselAM [2] using an efficient algorithm based on Voronoi methods that captures competitive epitaxial growth of columnar dendrites. Finally, stress and displacement evolution during full 3D structure formation is simulated using a one-dimensional model named QuadWire [3], which assigns four particles per material point. Validation against experimental data is presented at each stage of analysis.
[1] Fast simulation of temperature and phase transitions in directed energy deposition additive manufacturing. D Weisz-Patrault, Additive Manufacturing 31, 100990, 2020
[2] Dollé, Q., & Weisz-Patrault, D. (2024). Very fast simulation of growth competition between columnar dendritic grains during melt pool solidification. Computational Materials Science, 243, 113112.
[3] QuadWire: an extended one dimensional model for efficient mechanical simulations of bead-based additive manufacturing processes. L Preumont, R Viano, D Weisz-Patrault, P Margerit, G Allaire, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2024, 117010
TALK#3 - October 7, 2025
A multi-scale strategy for turbulent liquid-liquid suspensions: from detailed simulations to industrial design.
Victor Boniou - Research Engineer IFP EN
Chemical processes involving liquid-liquid extraction are of great interest for numerous applications from water treatment to biofuel production. The goal of an extractor is to maximize mass transfer by promoting the growth of interfacial area between phases. The design of such a process then needs a clear multiscale strategy to link the scale of smallest droplets (hundredth of microns) and the industrial scale (few meters).
This talk presents approaches at micro-, meso- and macroscale allowing to study the complex droplet-droplet and droplet-turbulence interactions. More specifically, two methods were developed to this aim: (i) an innovative direct numerical simulation with multi-VOF to study droplet swarms in turbulence; (ii) a reduced 0D model for binary collisions. I will show that these two approaches can be useful to improve the modelling of coalescence frequency in population balance equations and question some hypothesis made in theoretical derivations of collision kernel, contact time and coalescence efficiency.
TALK#3 - October 7, 2025
A multi-scale strategy for turbulent liquid-liquid suspensions: from detailed simulations to industrial design.
Victor Boniou - Research Engineer IFP EN
Chemical processes involving liquid-liquid extraction are of great interest for numerous applications from water treatment to biofuel production. The goal of an extractor is to maximize mass transfer by promoting the growth of interfacial area between phases. The design of such a process then needs a clear multiscale strategy to link the scale of smallest droplets (hundredth of microns) and the industrial scale (few meters).
This talk presents approaches at micro-, meso- and macroscale allowing to study the complex droplet-droplet and droplet-turbulence interactions. More specifically, two methods were developed to this aim: (i) an innovative direct numerical simulation with multi-VOF to study droplet swarms in turbulence; (ii) a reduced 0D model for binary collisions. I will show that these two approaches can be useful to improve the modelling of coalescence frequency in population balance equations and question some hypothesis made in theoretical derivations of collision kernel, contact time and coalescence efficiency.
TALK#3 - October 7, 2025
A multi-scale strategy for turbulent liquid-liquid suspensions: from detailed simulations to industrial design.
Victor Boniou - Research Engineer IFP EN
Chemical processes involving liquid-liquid extraction are of great interest for numerous applications from water treatment to biofuel production. The goal of an extractor is to maximize mass transfer by promoting the growth of interfacial area between phases. The design of such a process then needs a clear multiscale strategy to link the scale of smallest droplets (hundredth of microns) and the industrial scale (few meters).
This talk presents approaches at micro-, meso- and macroscale allowing to study the complex droplet-droplet and droplet-turbulence interactions. More specifically, two methods were developed to this aim: (i) an innovative direct numerical simulation with multi-VOF to study droplet swarms in turbulence; (ii) a reduced 0D model for binary collisions. I will show that these two approaches can be useful to improve the modelling of coalescence frequency in population balance equations and question some hypothesis made in theoretical derivations of collision kernel, contact time and coalescence efficiency.
TBD
TBD
TBD
TALK#5 - November 6, 2025
Méthodes HHO (hybrides d'ordre élevé) pour la propagation d'ondes géophysiques
Alexandre Ern - Senior Research INRIA / CERMICS - Ecole des ponts et chaussées
Dans cet exposé, on commence par poser les bases théoriques de la méthode HHO pour discrétiser le problème de Poisson. On étend ensuite l'approche à la propagation d'ondes en formulation d'ordre un en espace et en temps, en considérant le couplage entre des milieux élastiques et acoustiques. La discrétisation en temps repose sur des schémas de Runge-Kutta, soit explicites soit implicites, et une étude computationelle est menée afin d'évaluer les avantages des deux approches (explicite ou implicite). On présente enfin des résultats numériques, incluant des comparaisons avec des solutions produites par des codes de référence. Dans l'illustration jointe, on étudie la propagation d'une onde dans une roche granitique, le couplage avec un bassin sédimentaire où la plus grande partie de l'énergie élastique se retrouve piégée, et la transmission d'énergie vers le milieu atmosphérique.
TALK#5 - November 6, 2025
Méthodes HHO (hybrides d'ordre élevé) pour la propagation d'ondes géophysiques
Alexandre Ern - Senior Research INRIA / CERMICS - Ecole des ponts et chaussées
Dans cet exposé, on commence par poser les bases théoriques de la méthode HHO pour discrétiser le problème de Poisson. On étend ensuite l'approche à la propagation d'ondes en formulation d'ordre un en espace et en temps, en considérant le couplage entre des milieux élastiques et acoustiques. La discrétisation en temps repose sur des schémas de Runge-Kutta, soit explicites soit implicites, et une étude computationelle est menée afin d'évaluer les avantages des deux approches (explicite ou implicite). On présente enfin des résultats numériques, incluant des comparaisons avec des solutions produites par des codes de référence. Dans l'illustration jointe, on étudie la propagation d'une onde dans une roche granitique, le couplage avec un bassin sédimentaire où la plus grande partie de l'énergie élastique se retrouve piégée, et la transmission d'énergie vers le milieu atmosphérique.
TALK#5 - November 6, 2025
Méthodes HHO (hybrides d'ordre élevé) pour la propagation d'ondes géophysiques
Alexandre Ern - Senior Research INRIA / CERMICS - Ecole des ponts et chaussées
Dans cet exposé, on commence par poser les bases théoriques de la méthode HHO pour discrétiser le problème de Poisson. On étend ensuite l'approche à la propagation d'ondes en formulation d'ordre un en espace et en temps, en considérant le couplage entre des milieux élastiques et acoustiques. La discrétisation en temps repose sur des schémas de Runge-Kutta, soit explicites soit implicites, et une étude computationelle est menée afin d'évaluer les avantages des deux approches (explicite ou implicite). On présente enfin des résultats numériques, incluant des comparaisons avec des solutions produites par des codes de référence. Dans l'illustration jointe, on étudie la propagation d'une onde dans une roche granitique, le couplage avec un bassin sédimentaire où la plus grande partie de l'énergie élastique se retrouve piégée, et la transmission d'énergie vers le milieu atmosphérique.
TALK#6 - November 12, 2025
Quantitative Analysis of Numerical Schemes: Selected topics
Daniel Bouche - Research Director CEA - Direction des applications militaires
La simulation numérique est devenue une méthode incontournable de résolution d’équations aux dérivées partielles (EDP). Son implémentation pratique passe par des schémas numériques, qui remplacent l’EDP par un ensemble d’équations discrètes, plus précisément une équation aux différences indicée en temps et en espace. Mais cette opération n’est pas sans conséquence. Le schéma peut introduire des artefacts : oscillations ou étalement des discontinuités présentes dans les conditions initiales, par exemple.
L’analyse quantitative des schémas vise à comprendre leur comportement, en particulier quels artefacts ils sont susceptibles d’introduire, et quelles erreurs ils génèrent. Pour y parvenir, elle calcule explicitement des solutions de schémas et les compare aux solutions exactes des EDP.
Elle s’appuie principalement sur trois méthodes, que nous présentons. La méthode opératorielle écrit directement la solution du schéma. L’analyse de Fourier en fournit une représentation intégrale. La méthode de l’équation équivalente remplace l’équation aux différences du schéma par une EDP qui reproduit son comportement.
Nous appliquons ces méthodes à trois EDP linéaires : équation d’advection, des ondes et de la chaleur, et à un ensemble de schémas représentatifs, caractérisés par leur ordre et leur caractère principal, dissipatif (étalement des discontinuités) ou dispersif (générateur d’oscillations parasites). Pour chacun des schémas étudiés, nous calculons des solutions exactes ou approchées, et les comparons à des simulations numériques. Nous montrons qu’elles peuvent souvent être décrites à l’aide de fonctions spéciales universelles, au sens où elles ne dépendent que de l’ordre et du caractère principal du schéma.
TALK#6 - November 12, 2025
Quantitative Analysis of Numerical Schemes: Selected topics
Daniel Bouche - Research Director CEA - Direction des applications militaires
La simulation numérique est devenue une méthode incontournable de résolution d’équations aux dérivées partielles (EDP). Son implémentation pratique passe par des schémas numériques, qui remplacent l’EDP par un ensemble d’équations discrètes, plus précisément une équation aux différences indicée en temps et en espace. Mais cette opération n’est pas sans conséquence. Le schéma peut introduire des artefacts : oscillations ou étalement des discontinuités présentes dans les conditions initiales, par exemple.
L’analyse quantitative des schémas vise à comprendre leur comportement, en particulier quels artefacts ils sont susceptibles d’introduire, et quelles erreurs ils génèrent. Pour y parvenir, elle calcule explicitement des solutions de schémas et les compare aux solutions exactes des EDP.
Elle s’appuie principalement sur trois méthodes, que nous présentons. La méthode opératorielle écrit directement la solution du schéma. L’analyse de Fourier en fournit une représentation intégrale. La méthode de l’équation équivalente remplace l’équation aux différences du schéma par une EDP qui reproduit son comportement.
Nous appliquons ces méthodes à trois EDP linéaires : équation d’advection, des ondes et de la chaleur, et à un ensemble de schémas représentatifs, caractérisés par leur ordre et leur caractère principal, dissipatif (étalement des discontinuités) ou dispersif (générateur d’oscillations parasites). Pour chacun des schémas étudiés, nous calculons des solutions exactes ou approchées, et les comparons à des simulations numériques. Nous montrons qu’elles peuvent souvent être décrites à l’aide de fonctions spéciales universelles, au sens où elles ne dépendent que de l’ordre et du caractère principal du schéma.
TALK#6 - November 12, 2025
Quantitative Analysis of Numerical Schemes: Selected topics
Daniel Bouche - Research Director CEA - Direction des applications militaires
La simulation numérique est devenue une méthode incontournable de résolution d’équations aux dérivées partielles (EDP). Son implémentation pratique passe par des schémas numériques, qui remplacent l’EDP par un ensemble d’équations discrètes, plus précisément une équation aux différences indicée en temps et en espace. Mais cette opération n’est pas sans conséquence. Le schéma peut introduire des artefacts : oscillations ou étalement des discontinuités présentes dans les conditions initiales, par exemple.
L’analyse quantitative des schémas vise à comprendre leur comportement, en particulier quels artefacts ils sont susceptibles d’introduire, et quelles erreurs ils génèrent. Pour y parvenir, elle calcule explicitement des solutions de schémas et les compare aux solutions exactes des EDP.
Elle s’appuie principalement sur trois méthodes, que nous présentons. La méthode opératorielle écrit directement la solution du schéma. L’analyse de Fourier en fournit une représentation intégrale. La méthode de l’équation équivalente remplace l’équation aux différences du schéma par une EDP qui reproduit son comportement.
Nous appliquons ces méthodes à trois EDP linéaires : équation d’advection, des ondes et de la chaleur, et à un ensemble de schémas représentatifs, caractérisés par leur ordre et leur caractère principal, dissipatif (étalement des discontinuités) ou dispersif (générateur d’oscillations parasites). Pour chacun des schémas étudiés, nous calculons des solutions exactes ou approchées, et les comparons à des simulations numériques. Nous montrons qu’elles peuvent souvent être décrites à l’aide de fonctions spéciales universelles, au sens où elles ne dépendent que de l’ordre et du caractère principal du schéma.
