DIME

Webinaire DIME

Le projet DIME arrive à son terme. Son objectif était d’améliorer la caractérisation des états de mer extrêmes déferlants en couplant observations et modélisation. Les principaux résultats ont été présentés lors d’un webinaire qui s’est tenu le 15 octobre et qui a rassemblé plus de 50 participants.

Le programme était le suivant :

  • Caractérisation des états de mer extrêmes et des vagues déferlantes pour la conception des systèmes de récupération d’EMR, objectifs du projet et présentation des différents travaux planifiés – Jean-François Filipot, France Energies Marines > Replay (en anglais)
  • Modélisation des vagues dans des conditions extrêmes – Fabien Leckler, France Energies Marines > Replay (en anglais)
  • Caractériser les zones de fortes vagues sur des sites EMR potentiels – Matthias Delpey, SUEZ Smart & Environmental Solutions > Replay (en anglais)
  • Chargement des vagues déferlantes sur les éoliennes offshores – Jean-François Filipot, France Energies Marines > Replay (en anglais)
  • Recommandations pour le secteur industriel – Christophe Maisondieu, Ifremer > Replay (en anglais)
  • Session de questions/réponses interactive > Replay (en anglais)

Accéder à l’ensemble du replay du webinaire DIME (en anglais)

Les différentes publications issues de ces travaux sont les suivantes :

  • Varing A., et al. (2021) A new definition of the kinematic breaking onset criterion validated with solitary and quasi-regular waves in shallow water. Coastal Engineering, 164, p.103755 > doi.org/10.1016/j.coastaleng.2020.103755
  • Stringari C.E., et al. (2021) Deep neural networks for active wave breaking classification. Scientific Reports, 11(1), pp.1-12 > doi.org/10.1038/s41598-021-83188-y
  • Stringari C.E., et al. (2021) A New Probabilistic Wave Breaking Model for Dominant Wind‐sea Waves Based on the Gaussian Field Theory. Journal of Geophysical Research: Oceans, 126(4), p.e2020JC016943 > doi.org/10.1029/2020JC016943
  • Guimarães P.V., et al. (2020) A data set of sea surface stereo images to resolve space-time wave fields. Scientific data7(1), pp.1-12 > doi.org/10.1038/s41597-020-0492-9
  • Ruju A., et al. (2020) Spectral wave modelling of the extreme 2013/2014 winter storms in the North-East Atlantic. Ocean Engineering, 216, p.108012 > doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.108012
  • Varing A., et al. (2020) Spatial distribution of wave energy over complex coastal bathymetries: development of methodologies for comparing modeled wave fields with satellite observations. Coastal Engineering, p.103793 > 10.1016/j.coastaleng.2020.103793
  • Filipot J.F., et al. (2019) La Jument lighthouse: a real-scale laboratory for the study of giant waves and their loading on marine structures. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 377(2155), p.20190008 > doi.org/10.1098/rsta.2019.0008
  • Papoutsellis C.E., et al. (2019) Modelling of depth-induced wave breaking in a fully nonlinear free-surface potential flow model. Coastal Engineering, 154, p.103579 > doi.org/10.1016/j.coastaleng.2019.103579
  • Pianezze J. et al. (2018) A new coupled ocean‐waves‐atmosphere model designed for tropical storm studies: example of tropical cyclone Bejisa (2013–2014) in the South‐West Indian Ocean. Journal of Advances in Modeling Earth Systems10(3), pp.801-825 > doi.org/10.1002/2017MS001177

Crédit photo : France Energies Marines

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