Identification rhéologique des fluides basée sur la morphologie des jets

Objectifs

Presque tous les processus de production industrielle impliquent, à un certain stade, une transformation des matériaux en état fluide. Comprendre le comportement des fluides, notamment ceux présentant des réponses complexes, est donc essentiel dans un cadre industriel. Les rhéomètres traditionnels ont été conçus pour mesurer des propriétés telles que la viscosité, l'élasticité, le seuil d'écoulement, etc. que l'on regroupe sous le terme de propriétés rhéologiques. Cependant, la mesure de ces propriétés est un long processus, nécessitant des compétences spécialisées ainsi qu'un équipement souvent onéreux (le marché mondial de la rhéométrie est estimé à plusieurs milliards de dollars chaque année).

Nous proposons une approche novatrice reposant sur un changement de paradigme : au lieu de mesurer directement les fluides, nous les identifions grâce à des signatures uniques de leurs propriétés rhéologiques, qui se manifestent dans les formes des gouttes générées à l'aide de techniques de jetage précises exploitant l'instabilité de Rayleigh-Plateau. Cette instabilité, largement utilisée dans la technologie industrielle de jet d'encre continu (CIJ), offre un moyen stable et fiable de créer des gouttes à partir de jets fluides. Elle soumet les fluides à des conditions qui activent l'ensemble de leurs propriétés rhéologiques, aboutissant à des formes de gouttes directement liées à leurs caractéristiques intrinsèques.

Résultats

En injectant divers fluides aux propriétés rhéologiques connues et en construisant une base de données de formes de gouttes correspondantes, nous pouvons identifier un fluide inconnu (d’un point de vue rhéologique) en comparant la forme de ses gouttes à cette base de données. Comme démontré dans nos travaux précédents qui utilisaient un ensemble de données générées numériquement, et plus récemment expérimentalement, le processus d'identification s'est avéré remarquablement précis (avec une marge d'erreur inférieure à 0,5 %). La méthode d'identification, utilisant un dispositif d'injection simple et une caméra, est économique, fiable, robuste, rapide et ne nécessite aucune expertise technique spécialisée. Cette approche a déjà fait l'objet d'un brevet.

Références

Maîtrejean, G., Samson, A., Roux, D. C., & El-Kissi, N. (2022). Rheological identification of jetted fluid using machine learning. Physics of Fluids, 34(9).

Maîtrejean, Guillaume, Adeline Samson, and Denis CD Roux. "Dataset of numerically-generated interfaces of Newtonian jets in CIJ regime." Data in Brief 42 (2022): 108215.

Maîtrejean, Guillaume, et al. "Comprehensive experimental dataset on large-amplitude Rayleigh-Plateau instability in continuous InkJet printing regime." Data in Brief 52 (2024): 109941.

Guillaume Maîtrejean, Denis Roux, Method For Determining The Rheological Parameters Of A Fluid, UGA-CNRS-INPG Wo Fr Fr3112856a1, Priority 2020-07-27, Filed 2020-07-27, Published 2022-01-28