CFD-DEM - CFD-DEM

The CFD-DEM modelnebo Model výpočetní dynamiky tekutin / diskrétních prvků, je proces používaný k modelování nebo simulaci systémů kombinujících tekutiny s pevnými látkami nebo částicemi. V CFD-DEM je pohyb diskrétní pevné fáze nebo částicové fáze získán Metoda diskrétních prvků (DEM), který platí Newtonovy zákony pohybu na každou částici, zatímco tok tekutiny kontinua je popsán místním průměrem Navier-Stokesovy rovnice které lze vyřešit pomocí tradičního Výpočetní dynamika tekutin (CFD). Interakce mezi kapalnou fází a pevnou fází jsou modelovány pomocí Newtonův třetí zákon.

O přímé začlenění CFD do DEM za účelem studia dosavadního procesu fluidizace plynu se pokusili Tsuji et al.[1][2] a naposledy Hoomans et al.,[3] Deb a kol.[4] a Peng a kol.[5]

Paralelizace

Ukázalo se, že OpenMP je efektivnější při provádění spojených výpočtů CFD-DEM v paralelním rámci ve srovnání s MPI Amritkar a kol.[6] V poslední době víceúrovňová paralelní strategie[7] je vyvinut. Obecně je simulační doména rozdělena do mnoha subdomén a každý proces vypočítává pouze jednu subdoménu pomocí MPI předávajících hraniční informace; pro každou subdoménu se CPU používají k řešení tekuté fáze, zatímco GPU pro všeobecné použití se používají k řešení pohybu částic. V této výpočetní metodě však CPU a GPU pracují sériově. To znamená, že CPU jsou nečinné, zatímco GPU počítají pevné částice, a GPU jsou nečinné, když CPU počítají tekutou fázi. Pro další urychlení výpočtu lze výpočet CPU a GPU překrývat pomocí sdílené paměti systému Linux. Lze tedy vypočítat kapalnou fázi a částice současně.

Snížení nákladů na výpočet pomocí hrubozrnných částic

Náklady na výpočet CFD-DEM jsou obrovské kvůli velkému počtu částic a malým časovým krokům k vyřešení srážek částice-částice. Aby se snížily náklady na výpočet, mnoho skutečných částic může být soustředěno do částice hrubozrnného zrna (CGP).[8][9] Průměr CGP se vypočítá podle následující rovnice:

kde je počet skutečných částic v CGP. Poté lze pohyb CGP sledovat pomocí DEM. V simulacích využívajících hrubozrnné částice jsou skutečné částice v CGP vystaveny stejné tažné síle, stejné teplotě a stejným hmotnostním zlomkům druhů. Přenosy hybnosti, tepla a hmoty mezi tekutinou a částicemi se nejprve vypočítají pomocí průměru skutečných částic a poté se zmenší o krát. Hodnota přímo souvisí s náklady a přesností výpočtu.[10] Když se rovná jednotě, simulace se stává založenou na DEM a dosahuje výsledků s nejvyšší možnou přesností. Jak se tento poměr zvyšuje, drasticky se zvyšuje rychlost simulace, ale její přesnost se zhoršuje. Kromě zvýšení rychlosti ještě nejsou k dispozici obecná kritéria pro výběr hodnoty pro tento parametr. U systémů se zřetelnými strukturami mezoskalů, jako jsou bubliny a shluky, by však velikost balíku měla být dostatečně malá, aby vyřešila deformaci, agregaci a rozbití bublin nebo shluků. Proces hromadění částic společně snižuje frekvenci kolizí, což přímo ovlivňuje rozptyl energie. Kvůli této chybě navrhli Lu et al. Efektivní restituční koeficient,[9] na základě kinetické teorie granulárního toku, za předpokladu, že rozptýlení energie během srážek pro původní systém a systém s hrubými zrny jsou identické.

Software

Open source a nekomerční software:

Komerční software

Reference

  1. ^ Tsuji, Y .; Kawaguchi, T .; Tanaka, T. (1993). "Diskrétní simulace částic dvourozměrného fluidního lože". Technologie prášku. Elsevier BV. 77 (1): 79–87. doi:10.1016/0032-5910(93)85010-7. ISSN  0032-5910.
  2. ^ Tsuji, Y .; Tanaka, T .; Ishida, T. (1992). "Lagrangeova numerická simulace toku zátky soudržných částic v horizontálním potrubí". Technologie prášku. Elsevier BV. 71 (3): 239–250. doi:10.1016 / 0032-5910 (92) 88030-l. ISSN  0032-5910.
  3. ^ Hoomans, B.P.B .; Kuipers, J.A.M .; Briels, W. J.; van Swaaij, W.P.M. (1996). „Diskrétní částicová simulace tvorby bublin a slimáků v dvourozměrném fluidním loži: přístup tvrdé koule“. Věda o chemickém inženýrství. Elsevier BV. 51 (1): 99–118. doi:10.1016/0009-2509(95)00271-5. ISSN  0009-2509.
  4. ^ Deb, Surya; Tafti, Danesh (2014). „Vyšetřování tryskajícího lože s plochým dnem s více tryskami pomocí rámce DEM – CFD“. Technologie prášku. Elsevier BV. 254: 387–402. doi:10.1016 / j.powtec.2014.01.045. ISSN  0032-5910.
  5. ^ Peng, Z .; Doroodchi, E .; Luo, C .; Moghtaderi, B. (2014). „Vliv výpočtu mezerové frakce na věrnost simulace CFD-DEM plynových a probublávajících fluidních ložísk“. AIChE J. 60 (6): 2000. doi:10.1002 / aic.14421.
  6. ^ Amritkar, Amit; Deb, Surya; Tafti, Danesh (2014). "Efektivní paralelní simulace CFD-DEM pomocí OpenMP". Journal of Computational Physics. 256: 501. Bibcode:2014JCoPh.256..501A. doi:10.1016 / j.jcp.2013.09.007.
  7. ^ Lu, L .; Xu, J .; Ge, W .; Gao, G .; Jiang, Y .; Zhao, M .; Liu, X .; Li, J. (2016). „Virtuální počítačový experiment na fluidních ložích pomocí hrubozrnné diskrétní částicové metody - EMMS-DPM“. Věda o chemickém inženýrství. 155: 314–337. doi:10.1016 / j.ces.2016.08.013.
  8. ^ Lu, L .; Yoo, K .; Benyahia, S. (2016). „Metoda hrubozrnných částic pro simulaci toků kapalina-pevná látka reagujících na toky“. Výzkum průmyslové a inženýrské chemie. 55 (39): 10477–10491. doi:10.1021 / acs.iecr.6b02688. OSTI  1477859.
  9. ^ A b Lu, L .; Xu, J .; Ge, W .; Yue, Y. (2014). „Metoda diskrétních částic založená na EMMS (EMMS – DPM) pro simulaci toků plyn – pevná látka“. Věda o chemickém inženýrství. 120: 67–87. doi:10.1016 / j.ces.2014.08.004.
  10. ^ Lu, L .; Konan, A .; Benyahia, S. (2017). "Vliv rozlišení mřížky, velikosti balíku a modelů tažení na simulaci probublávání fluidním ložem". Chemical Engineering Journal. 326: 627–639. doi:10.1016 / j.cej.2017.06.002. OSTI  1404697.