多相流与矩方法的数学模型

[yfclark]

谢谢李老师@东岳

[金石为开]

@东岳 老师 我还是不打算研究dpm了 没时间和精力搞了 我现在研究气膜减阻 气泡已经融合成一大片气层 这块用vof做的话总是算的偏大因为实际不可能是有完整的界面 感觉需要vof dpm 这块老师有什么好建议吗 博士已经延期 还在挣扎中

[李东岳]

@金石为开 在 多相流模拟的数学模型 中说：

老师 我还是不打算研究dpm了 没时间和精力搞了 我现在研究气膜减阻 气泡已经融合成一大片气层 这块用vof做的话总是算的偏大因为实际不可能是有完整的界面 感觉需要vof dpm 这块老师有什么好建议吗 博士已经延期 还在挣扎中

没太理解你这段话，是用VOF还是不用？

[金石为开]

@东岳 不研究您那种QBMM那种矩方法的 研究的是那种hybridEE-vof方法 打算试试 可能reactingeulerfoam里面可能可以实现 再找你交流

[Kenneth]

你好 我想请问一下 VOF Mixture Eulerian和DPM的网格尺度分别有什么要求？比如气固两相流动 网格尺度是不是必须小于固相颗粒的直径？

[ipe_zyhu]

@东岳 ，李老师好，请问气液两相流动的降膜蒸发体系是选用哪种多相流模型较好，液体在加热过程中吸收的气体会解吸出来，这种情况有类似的案列可借鉴吗？

[李东岳]

@Kenneth VOF是微观，网格需要密，mixture/eulerian是宏观，网格需要粗
气固流动用直接模拟网格要小于直径，欧拉拉格朗日网格要大于颗粒直径，用欧拉欧拉没有这么严谨，需要自己研究些网格对结果的影响

@ipe_zyhu 在 多相流模拟的数学模型 中说：

液体在加热过程中吸收的气体会解吸出来 气液两相流动的降膜蒸发体系

没研究过降膜蒸发体系，不太清楚什么是降膜... 从你描述的物理过程来看，如果用欧拉欧拉模型，需要在气体/液体连续性方程中添加一个源项负责处理吸收和解吸，速率模型自己给定，类似反应流。一点个人小看法

[ipe_zyhu]

@东岳 嗯，谢谢李老师，我说的降膜蒸发体系，就是类似于管式换热器，壳程通过蒸汽加热，管程液体通过分配器在管壁上形成液膜向下流动的过程。
如果只是降膜流动过程（冷模，不加热），这种情形可以用VOF模型吗？

[Kenneth]

@东岳 首先非常感谢您的回答 我还想请教您一个问题，使用DPM模型的时候 连续相方程里的密度是怎么取的，是连续相的密度还是混合的平均密度？fluent规定离散相体积分数必须小于10%-12%，一部分是为了忽略离散相体积分数对连续相的影响，但是像气固/气液流动，固/液相密度是气相的上千倍，即使取1%的体积分数，固/液相的质量也远大与气相，此时连续相求解中取气相密度是不是不严谨。

[lcj4ever]

@东岳 东岳老师，如果按照式（36）计算矩的话，k=0，M0恒等于1吗，可是M0代表的不是颗粒数目吗，初值可以设置为1吗，而且按照（36）~（37）计算的矩初值由m0到m6是逐渐增大的，这跟@yfclark 图片中正好相反

[李东岳]

那个 @yfclark 的图里面的M还乘了粒子数量，因此M0就是单位体积的粒子数量

M逐渐增大还是减小取决于d的单位，m和mm不同，我那个是m

[lcj4ever]

@东岳

东岳老师，还想请教一下，我想在液固体系中应用pbm模型，选择qmom方法时，试了不同的矩初值，可最终得到的平均粒径都没有变化，都等于我预设的最大粒径（我用离散法就可以得到平均sauter粒径和NDF分布），实在是不明白哪里出了问题

[李东岳]

有可能你的源项没有起作用？

[lcj4ever]

@东岳 离散法用了同样的聚集核和破碎核

[yfclark]

@东岳 感谢东岳老师的严谨，不过我没看这个了，现在在搞欧拉拉格朗日方法

[.J.]

最近在看了下Rong Fan (2004) Application of the direct quadrature method of moments to polydisperse gas–solid fluidized beds这篇介绍DQMOM植入MFiX中的论文，这个算法和QMOM，还有李博你说的QBMM有什么应用场景上的区别吗？只是大概知道DQMOM和QMOM在求解数密度矩的策略上有不同。因为现在有个想法是利用PBM加入合适的聚并破碎模型，或者粒径增长项去描述颗粒聚团的输运，从而修正曳力，类似的工作目前看到过程所的Shanwei Hu有研究。他是用的QMOM，我在想用DQMOM是不是也行？

[李东岳]

解释一下现在的PBM、PBE以及各种矩方法

是这样，Population balance model我们一般是称之为模型，框架。类似拉格朗日框架。具体的PBM里面的方程，一般叫population balance equation、generalized population balance equation或者kinetic equation，他们有区别。比如PBE一般用来模拟粒径变化，KE一般考虑多速度分布。GPBE都考虑进去。从复杂角度来讲，PBE最简单，KE中等，GPBE最复杂。不过，即使最简单的PBE，在求解算法这面已经非常麻烦了

QBMM是积分矩方法，包含所有QMOM、DQMOM、CQMOM、EQMOM、ECQMOM、HyQMOM、CHyQMOM

只是大概知道DQMOM和QMOM在求解数密度矩的策略上有不同。

二者最重要的区别在于传输变量。CFD这面不都喜欢各种原始变量、守恒变量么。在矩方法里面，积分点和权重是原始变量，矩是守恒变量。QMOM、EQMOM等所有MOM里面传输的是守恒变量，只有DQMOM传输的是原始变量。原始变量比如积分点就是粒径，DQMOM就是把粒径这个变量传输了

因为现在有个想法是利用PBM加入合适的聚并破碎模型，或者粒径增长项去描述颗粒聚团的输运，从而修正曳力，

你说的这部分工作应该在2000年就有了，这部分工作特别特别成熟了。比如商软里面都有植入。这部分工作一般叫CFD-PBE，就是PBE计算粒径，然后更新曳力。在算PBE的时候，有各种不同的算法，我们如果只考虑矩方法，这面还有很多比如QMOM、DQMOM、EQMOM等各种。QMOM是1997年提出的最早的算法，DQMOM应该是在2003年

类似的工作目前看到过程所的Shanwei Hu有研究

Hu and Liu的工作，你可以把PBM（粒径）和EMMS（曳力）分开看，PBM和EMMS是两块东西，他们实现的是PBE算粒径，然后feed进EMMS

他是用的QMOM，我在想用DQMOM是不是也行？

QMOM足矣。
采用什么QMOM、DQMOM还是EQMOM取决于你要计算的工况。最简单的情况，QMOM、DQMOM、EQMOM等结果都是一样的。如果你只关心破碎聚丙，QMOM足够了，并且足够简单

我之前对比过QMOM和EQMOM Droplet breakage and coalescence in liquid–liquid dispersions: Comparison of different kernels with EQMOM and QMOM，对于PBE你那种聚丙破碎，EQMOM完全没必要，费时费力。DQMOM也同样。我之前用了3个月时间什么都没干，把PBE的算法写成了一篇英文，你说的这些问题，在我这篇文章里面都有介绍： Quadrature-based moment methods for the population balance equation: an algorithm review 要做矩方法的可以看一下，跟其他资料一样简单详细。其实也可以看QMOM、DQMOM的原始文献。但原始文献基本理论太多又特别长。这篇文章是讲PBE的，没有包含KE和GPBE，因为当时我只研究了PBE。我从17年开始研究的GPBE，今年做的KE。等我过几年KE研究明白了，可能会写一个Quadrature-based moment methods for the kinetic equation: an algorithm review吧

其实PBE这面求解很简单，就像之前说的，2000年后就很多人在做了，做CFD-PBE耦合。CM方法到处都有人玩。目前KE和GPBE的求解更复杂更具有挑战性。做PBE太幸福了，QMOM的传输方程只有4个或者6个。可以看看做KE或者GPBE的矩传输方程，多达几十个。这也就是CQMOM、HyQMOM等发挥主要之力的地方。HyQMOM是2018年才提出的新算法。目前只有2篇文章。我正在植入。另外，

连续性方程 + 动量方程 = 一积分点QMOM传输方程
连续性方程 + 动量方程 = 一积分点QMOM传输方程
连续性方程 + 动量方程 = 一积分点QMOM传输方程

所以在玩了矩方法之后，从上往下看，站在难的算法看简单的。会发现NS方程不过如此

针对你的，我建议你直接上QMOM，省时省力。毕业要紧。等有经费了，再挑难的来

[.J.]

@东岳 非常感谢李博耐心回答。也就是说QMOM计算量比DQMOM小对吧？因为现在对MFiX平台熟悉点，所以想的是在这个平台做点工作，而恰好MFiX有DQMOM的植入。这两个算法的速度差很多吗？如果DQMOM计算量大的话，应该会有别的方面的优势吧？

我们这边是基于EMMS做一些介尺度曳力方面的工作，但是感觉有点做到头了，所以想换点思路，博士搞原创还是挺难。。

[李东岳]

QMOM和DQMOM差不多，那你就用MFix的DQMOM吧，速度没啥差别，对于你那面的句柄破碎，基本一样。

PBM坑太大了，要换PBM有很多可以玩

[.J.]

@东岳 什么时候可以像李博一样优秀