多相流与矩方法的数学模型

[李东岳]

@l-j刘侃
刘老师好久没来，得俩年了吧。。。最近在算什么。突然来发个帖子基本上把总结的都该总结了，哈哈。多相流这面确实不成熟，比单相流好玩太多。

[l.j刘侃]

@李东岳 目前主要还是针对除尘工艺的模拟的，最重要的一个工艺环节就是高压脉冲气流的反吹清灰，这是工艺的一个关键点，也是解决很多堵塞问题的一个有效方法。但是由于是高压反吹，所以反吹气流属于音速流，同时又要穿过一层多孔介质，最后把多孔介质外层的堆积尘饼层吹掉。花了大量的精力在这个工艺的模拟上，想在欧拉欧拉的基础上更进一步，但是收效甚微。目前这个环节基本放弃了，只能搞搞灰分堆积的过程了。

[落子不悔]

@李东岳 李老师你好，我正在做气固两相流。想采用这个流场模型来验证我的数值方法，他的平均流向压力梯度该怎么加载，我一直很困惑，还望老师解惑！

[李东岳]

@落子不悔 你可以试试在速度方程中加个源项压力梯度常量：

fvVectorMatrix UEqn
        (
            fvm::ddt() 
            + 
            ...
            == gradP
        );

[落子不悔]

@李东岳 谢谢李老师的回复，因为我用的是MATLAB编程，所以上面实现最简单的方法是不是就是在速度方程的右边加一个矩阵就行了？如果是加的这个矩阵有什么讲究呢？再次烦请您解答一下！

[李东岳]

就是在速度方程的右边加一个矩阵就行了？

应在在你速度分量的Ax=b系统的b上加一个值，好像跟你说的是一个意思吧？

如果是加的这个矩阵有什么讲究呢？

应该严格计算而来啊，比如从$\frac{\partial p}{\partial x}$计算而来。

[Kingkong]

学习了，最近正好刚刚在接触多相流这一块。

[李东岳]

http://dyfluid.com/docs/multiphase.html

随便加点内容

[Kingkong]

大神，能否甩一波参考文献

[Harvest]

@东岳 ，李老师，我想问一下这些多相流模型对颗粒尺寸与流体网格有没有什么要求，是不是都要求颗粒尺寸必须小于网格，小于的量级是多少，按照曳力模型，是颗粒与流体的相对速度，如果划分网格的话，应该是颗粒速度与流体网格的速度之差，但是看到有文献双流体模型计算颗粒大于网格尺寸的，感觉不太合适 还有有没有适用于流体及大颗粒的模型 谢谢

[李东岳]

多相流模型对颗粒尺寸与流体网格有没有什么要求

宏观模型网格要求不大。微观模型网格需要充分的小才能捕获微观行为。

颗粒尺寸必须小于网格，小于的量级是多少

没有普适性答案，SCI里面什么量级都有

但是看到有文献双流体模型计算颗粒大于网格尺寸的，感觉不太合适

是的，我也见过

[winsway_zero]

@东岳 东岳老师，我看了一下你发表的文章哈，关于CFD-PBE中QMOM中计算流程有点不太理解。
1.：求解分散相的相方程；
2.：求解k-epsilon方程；
3.：求解PBE方程：（1）求解权重和节点；（2）求解源项。
4.：求解动量方程
5.：压力速度泊松方程
6.：判断收敛，是否进行下一时步。
就是在第三步求解过程中，液滴粒径应该如何确定呢？这个应该是一个迭代的过程吧？假设一个液滴Sauter直径进行迭代直至收敛？

[李东岳]

液滴粒径应该如何确定呢

直接算：d32=M3/M2

现在我们玩E-QBMM了，要不每次审稿人都要解释这个假定

[李东岳]

@winsway_zero 最近在算什么？有什么进展么

[winsway_zero]

@东岳 马上要开题了，正在找适合的求解两相流的算法，一要满足速度快便于工程问题，二要能发文章 。用扩散界面模型耦合NS方程的界面张力一直不收敛，很心塞。

[李东岳]

@winsway_zero 你要模拟的几何复杂么，网格质量怎么样，液液体系？

[winsway_zero]

@东岳 我研究的就是油水，网格就是均分网格，简单的方腔。都是自己编程实现，目前没有借助of，of结构太庞大了，不好改，也不好查错误。

[李东岳]

均分网格的方腔？有可参考的文献么？这是算什么过程？有破碎聚并么

[winsway_zero]

@东岳 文献都是到处找，目前就是相场方程和NS耦合。一些简单的例子哈

[李东岳]

@winsway_zero
我关注过你导师王老师那面做了一些CFD-PBM的东西。目前我这面在开发E-QBMM，全新的算法。CFD-PBM能算的E-QBMM都能算。现在已经提交了2篇SCI（气液流动，Computer physics comminucation, AIChE Journal），现在我也在跟国科大那面合作模拟气泡减阻。

如果你这个还在找算法，E-QBMM绝对是一个好备选。算法新，研究的少。1-2区肯定没问题。