###################################################### # Céline Berni, Christine Poulard, INRAE # v1.02 juillet 2021 # Démo pour le cours HySL2 Sciences de l'Eau ENTPE 1èreA # # /ENG/ DEMO : subcritical flow in a rectangular channel flowing into a reservoir # ###################################################### import numpy as np # Numpy for array computing import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider # widgets du module matplotlib ! from matplotlib.patches import Rectangle from matplotlib.collections import LineCollection import matplotlib.gridspec as gridspec ## Calcul d'une ligne d'eau en fluvial pour un canal rectangulaire de grande largeur # calcul d'aval en amont # /ENG/ subcritical flow for a wide rectangular channel : computation from down- to up-stream ## Données d'entrée /ENG/ Input data # Q = débit /ENG/ Q = discharge Q = 50 # m3/s/ENG/ # Coefficient de Strickler // Strickler = 1 / Manning K_ini = 60 # m**(1/3)/s # pente // longitudinal slope I = 0.0012 # largeur /ENG/ width b = 20 # m # gravité /ENG/ gravity constant g = 9.81 # m/s² ## point de départ /ENG/ downstream point = starting point for computations (abscissis, water depth) x0 = 0 # m h0 = 1.5 # m ## pas de calcul /ENG/ computation step = delta water depth delta_h_ini = 0.025 # m # FONCTIONS (pour être éventuellement réutilisées dans un autre code) /ENG/ FUNCTIONS ## calcul de la hauteur normale /ENG/ normal depth def hauteur_normale(Q, K, b, I): hn = (Q / (K * b * np.sqrt(I))) ** (3 / 5) return hn ## calcul de la hauteur critique /ENG/ critical depth def hauteur_critique(Q, b): hc = (Q ** 2 / (g * b ** 2)) ** (1 / 3) return hc def calcul_x_de_proche_en_proche(Q, K, b, I, h0, delta_h): """ step-by-step estimation of h(x), by searching for x successively for water depth h from h0 by steps of delta_h """ hn = hauteur_normale(Q, K, b, I) hc = hauteur_critique(Q, b) print(f"hauteur normale : {hn:.2f}") print(f"hauteur critique : {hc:.2f}") liste_h = None liste_x = None if hn < hc: print('le régime uniforme doit être fluvial : calcul impossible // impossible : subcritical regime only.') elif hn > h0: print('la hauteur normale doit être inférieure à la hauteur imposée par la réservoir : calcul impossible.') print('// impossible : downstream the channel, normal depth can not be higher than reservoir depth ') else: ## boucle de calcul pour calculer la hauteur d'eau par itération # initialisation hi = h0 xi = x0 liste_h = [h0] liste_x = [x0] while hi > hn: dhi = min(delta_h, hi - hn) # pour ajuster le pas de calcul en dernière itération hip1 = hi - dhi # hauteur d'eau au pas suivant i+1 hm = hi - dhi / 2 # hauteur d'eau moyenne sur le segment i i+1 considéré dhdxi = I * (1 - (hn / hm) ** (10 / 3)) / ( 1 - (hc / hm) ** 3) # pente de la ligne d'eau (hyp grande largeur) xip1 = xi - dhi / dhdxi # abscisse du point de hauteur d'eau hip1 # itération iplus1 xi = xip1 hi = hip1 print(f"itération : xi={xi:.3f} et hi={hi:.3f}") # stockage des valeurs de h et x dans un tableau liste_h.append(hi) liste_x.append(xi) return liste_h, liste_x def update_from_sliders(val): global plot_fb, ligne_normale # on prend comme valeur de K la valeur donnée par le slider, mais en convertissant en entier K_slider = int(slider_K.val) dh_slider = slider_dh.val liste_h, liste_x = calcul_x_de_proche_en_proche(Q, K_slider, b, I, h0, dh_slider) try: plot_fb.remove() ligne_normale.remove() except: pass hn = hauteur_normale(Q, K_slider, b, I) xy_normale = (min_de_x, - I * min_de_x + hn), (max_de_x, - I * max_de_x + hn) lcol_normale = LineCollection([xy_normale], color=["red"], lw=2, ls="--", label=f"Zf+ hn (pour K={K_slider})") ligne_normale = ax_profile.add_collection(lcol_normale) if liste_h is not None and liste_x is not None: # on a pu calculer x = np.asarray(liste_x) h = np.asarray(liste_h) # altitude du fond (on a besoin de tous les points pour le tracé) zf = - I * x # altitude de la surface libre zsl = zf + h # charge H = zf + h + Q ** 2 / (2 * g * b ** 2 * h ** 2) plot_zsl.set_data(x, zsl) plot_H.set_data(x, H) plot_fb = ax_profile.fill_between(x, y1=zf, y2=zsl, color="lightblue", alpha=0.75) fig.suptitle(f'profil en long // longitudinal profile, K={K_slider:.2f}') else: # on n'a pas pu calculer plot_zsl.set_data(x0, h0) plot_H.set_data(x0, h0) fig.suptitle(f'profil en long, K={K_slider:.2f} ; calcul impossible') if hn < h_critique: # print('le régime uniforme doit être fluvial : calcul impossible.') plot_fb = ax_profile.fill_between([-1000, 0], y1=0, y2=h0, color="pink", alpha=0.75) elif hn > h0: # print('la hauteur normale doit être inférieure à la hauteur imposée par la réservoir : calcul impossible.') plot_fb = ax_profile.fill_between([-1400, 0], y1=[1400 * I, 0], y2=[1400 * I + h0, h0], color="pink", alpha=0.75) # infos sur les sliders text_K.set_text(f'K={K_slider}') text_dh.set_text(f'delta_h={dh_slider:.3f}') fig.canvas.draw_idle() # CORPS DU PROGRAMME # initialisations liste_h, liste_x = calcul_x_de_proche_en_proche(Q, K_ini, b, I, h0, delta_h_ini) ## pour la visualisation : on transforme les listes en vecteur numpy, pour ensuite travailler directement en VECTEURS x = np.asarray(liste_x) h = np.asarray(liste_h) # vecteur des altitudes du fond zf = - I * x # définition avec un point par point de x alors que 2 points suffisent pour définir la droite min_de_x = min(x) max_de_x = max(x) xy_zfond = (min_de_x, - I * min_de_x) , (max_de_x, - I *max_de_x) lcol_zfond = LineCollection([xy_zfond], color=["sienna"], lw=2, label='fond du canal \n Z_channel bottom') # vecteur des altitudes de la surface libre zsl = zf + h # vecteur des charges H = zf + h + Q ** 2 / (2 * g * b ** 2 * h ** 2) h_critique = hauteur_critique(Q, b) # Takes list of lines, where each line is a sequence of coordinates xy_critique =(min_de_x, - I * min_de_x + h_critique), (max_de_x, - I * max_de_x+ h_critique) lcol_critique = LineCollection([xy_critique], color=["orange"], lw=2, ls=":", label="Z_fond + hc (indépendant de K) \n Z_bottom + hc") h_normale = hauteur_normale(Q, K_ini, b, I) xy_normale = (min_de_x, - I * min_de_x + h_normale), (max_de_x, - I * max_de_x+ h_normale) lcol_normale = LineCollection([xy_normale], color=["red"], lw=2, ls="--", label = f"Zf+ hn (pour K={K_ini}) \n Z_bottom + hn(K={K_ini})") ## tracé du profil en long // PLOT # Grille // Layout (subplots) gs = gridspec.GridSpec(5, 2, width_ratios = [1, 2], height_ratios = [1,10, 2, 1, 1], left = 0, right = 1, bottom = 0.1, top = 1, hspace = 0, wspace = 0) fig = plt.figure() fig.canvas.manager.set_window_title("Backwater, demo") # // profile plot ; items = free surface, head, bottom line, normal and critical depths # on ajoute les courbes si possible dans l'ordre haut vers bas (cas de l'exercice) ax_profile = plt.subplot(gs[1, 1], facecolor = 'white') # main plot : free surface profile ax_profile.plot(x0, h0, 'v', label='cote aval imposée par le réservoir \n water level imposed by reservoir') plot_H, = ax_profile.plot(x, H, '--', marker='.', label='ligne de charge \n head', color='green') plot_zsl, = ax_profile.plot(x, zsl, marker='.', label='surface libre \n free surface', color='blue') ligne_normale = ax_profile.add_collection(lcol_normale) # lignes fixes // fixed lines (bottom ad critical depth) ax_profile.add_collection(lcol_critique) ax_profile.add_collection(lcol_zfond) plot_fb = ax_profile.fill_between(x, y1=zf, y2=zsl, color="lightblue", alpha=0.75) rect = Rectangle((x0, -I * x0), 100, h0, color='darkblue') ax_profile.add_patch(rect) ax_profile.annotate("réservoir", (x0 + 10, h0 * 1.1), color="darkblue") ax_profile.set_xlabel('x (m)') ax_profile.set_ylabel('z (m)') legend_profile = ax_profile.legend() legend_profile.set_visible(False) handles, labels = ax_profile.get_legend_handles_labels() ax_legend = plt.subplot(gs[1, 0], facecolor='lightcyan') # separate space devoted to legend ax_legend.legend(handles, labels, ncol=1, prop={"size":8}, loc='lower left', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1, 0.8, 0.8)) # K ax_slider_K = plt.subplot(gs[3, 1], facecolor='lemonchiffon') # space for K slider (Strickler = 1 / Manning) slider_K = Slider( ax_slider_K, "Rugosité de Strickler \n roughness coefficient (1/Manning)", valmin=0.01, valmax=100, valfmt='%0.0f', valinit=K_ini, color="sienna") slider_K.on_changed(update_from_sliders) # dh ax_slider_dh = plt.subplot(gs[4, 1], facecolor = 'lemonchiffon') # space for delta_h slider slider_dh = Slider( ax_slider_dh, "Pas d'espace // discretisation step", valmin=0.001, valmax=0.5, valfmt='%0.3f', valinit=delta_h_ini, color="silver") slider_dh.on_changed(update_from_sliders) text_K = ax_slider_K.text(0.5, 0.5, f'K={K_ini}', transform=ax_slider_K.transAxes, fontsize=10, fontweight='bold', va='center', ha='center') text_dh = ax_slider_dh.text(0.5, 0.5, f'delta_h={delta_h_ini:.3f}', transform=ax_slider_dh.transAxes, fontsize=10, fontweight='bold', va='center', ha='center') for ax_s in [ax_legend, ax_slider_K, ax_slider_dh]: ax_s.xaxis.set_visible(False) ax_s.yaxis.set_visible(False) for pos in ['right', 'top', 'bottom', 'left']: ax_legend.spines[pos].set_visible(False) fig.suptitle(f'profil en long // longitudinal profile') plt.show()