超计算推动工业过程的喷射雾化研究

超计算推动工业过程的喷射雾化研究

无论是设计最有效的发动机燃油喷射方法,建造机器来浇灌农田,还是给汽车喷漆,人类都依靠液体喷雾剂进行无数的工业过程,使我们的日常生活变得丰富多彩。

为了理解如何使液体射流更清洁、更高效,研究人员必须关注一些小问题:科学家必须观察流体在原子、微秒细节中的流动,以便开始理解科学上对流体中湍流运动的巨大挑战之一。

实验是理解工业喷雾过程的重要工具,但研究人员越来越多地依赖于模拟来理解和建模流体流动时出现的混沌、湍流运动的规律。

德国慕尼黑联邦韦尔大学(Bundeswehr University Munich,德语:Universit_t der Bundeswehr M_nchen)的Markus Klein教授领导的一个研究小组明白,准确有效地模拟湍流的复杂性需要它采用高性能计算(HPC),最近,它一直在使用高斯超级计算中心(Gauss Centre for Supercomputing,GCS)资源。乌尔兹在慕尼黑附近加兴的莱布尼兹超级计算中心(LRZ)建立了高端的流动模拟,以便更好地理解湍流运动。

“我们的目标是开发模拟软件,有人可以在商业上应用于实际工程问题,”Klein团队的合作者Josef Ha_lberger博士说。他与合作者塞巴斯蒂安·凯特尔合作完成了计算项目。该小组的研究最近被选为流体力学杂志的封面。

这是一个(多)阶段

当科学家和工程师提到液体喷雾时,它的细微差别比大多数喷雾实际上是多相现象要大一些,这意味着液体、固体和气体的某种组合同时流动。在喷雾中,这种情况通常是通过雾化或液体分解成液滴和韧带,最终在某些应用中形成蒸汽。

研究人员需要在他们的模拟中解释这种多相混合,并且要有足够的细节来理解控制湍流运动的一些微小的基本过程,特别是液滴是如何形成、凝聚和分解的,或者液体和气体之间的表面张力动力学,同时还要捕捉足够大的面积来观察这些运动冲击喷射。液滴是由湍流运动形成和影响的,但也进一步影响了形成后的湍流运动,因此需要非常详细和准确的数值模拟。

当流体流动建模时,研究人员可以使用几种不同的方法。其中,直接数值模拟(DNS)提供了最高的精度,因为它们从没有流体流动的物理近似开始,并以数字方式从零开始重新创建过程,直至湍流运动的最小水平(“Kolmogorov尺度”分辨率)。由于其高计算需求,DNS模拟只能在世界上最强大的超级计算机上运行,例如在LRZ的超级计算机。

另一种常用的流体流动建模方法是大涡模拟(LES),它对流体将如何以最小的尺度流动做出了一些假设,并将重点放在较长时间内模拟较大体积的流体。然而,为了让LES模拟精确地建模流体流动,模型中内置的假设必须依赖于这些小规模假设的质量输入数据,因此需要进行DNS计算。

为了模拟湍流,研究人员创建了一个三维网格,其中有超过10亿个单独的小单元,求解作用于该流体体积的所有力的方程,根据牛顿第二定律,该方程产生流体加速。因此,可以在空间和时间上模拟流体速度。湍流与层流或光滑流动之间的区别取决于流体运动的速度,以及流体的厚度或粘性,以及流动结构的大小。然后,研究人员将该模型投入运行,计算从离开喷嘴直到它破碎成水滴的液体性质。

基于团队的DNS计算,它开始开发新的精细湍流数据模型,可以用于告知LES计算,最终有助于将更精确的喷射喷雾模拟带到更商业化的水平。莱斯计算大型结构的能量,但最小规模的流量是模型化的,这意味着莱斯计算有可能为更温和的计算工作提供高精度。

流向正确

尽管该团队在通过其DNS模拟获得对流体流动更基本的理解来改进LES模型方面取得了进展,但仍有改进的空间。虽然小组目前可以详细模拟雾化过程,但它希望观察在较长时间尺度上发生的其他现象,如蒸发或燃烧过程。

下一代HPC资源将有助于缩小流量配置的学术口径dns与实际实验和工业应用之间的差距。这将产生更现实的模型开发数据库,并将提供详细的物理洞察现象,难以观察到的实验。

此外,团队还需要做更多的工作来实现对LES模型的改进。下一个挑战是在典型的大涡模拟中模拟小于实际网格尺寸的液滴,但仍能与湍流相互作用,并有助于动量交换和蒸发。

– Eric Gedenk

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