Gilles Tissot, André V. G. Cavalieri, Etienne Mémin, Fluid Flow Analysis, Description and Control from Image Sequences (FLUMINANCE), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Instituto Tecnológico de Aeronáutica [São José dos Campos] (ITA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, and ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011)
International audience; This study is focused on the prediction of coherent structures, propagating within a turbulent channel flow. We propose a derivation of the linearised problem based on a stochastic formulation of the Navier-Stokes equations. It consists in considering the transport of quantities by a resolved velocity (i.e. solution of the model) perturbed by a Brownian motion which models the unresolved turbulent fluctuations over the timeaveraged field, here thought of as the underlying background turbulence. The associated linearised model, considering the mean velocity profile as given, predicts linear solutions evolving within a corrected mean velocity field and perturbed by modelled background turbulence. Two ways to define the statistics of the Brownian motion are proposed and compared: one based on full simulation data, and the second, data-free, based on preliminary predictions from resolvent analysis. The technique is applied on turbulent channel flows at friction Reynolds number Re τ = 180 and Re τ = 550, and predictions are compared to direct numerical simulation results. We show that the principal components of an ensemble of solutions of this stochastic linearised system are able to represent the leading proper orthogonal decomposition (SPOD) modes with a similar accuracy than optimal responses coming form resolvent analysis with eddy viscosity model at scales where strong production occurs. For the other scales, receiving energy by non-linear redistribution, the present strategy improves the prediction. Moreover, the second mode is systematically well predicted over all scales. This behaviour is understood by the ability of the stochastic modelling to model positive and negative inter-scale energy transfers through stochastic diffusion and random stochastic transport, while the eddy viscosity term in resolvent analysis is purely diffusive.