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让泥石流、海底滑坡预测更精准!深圳科研团队取得新突破

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来源:市场资讯

(来源:南方都市报)

海底滑坡、泥石流、深海采矿……这些自然与工业场景中,有一个共同的棘手难题:当大量固体颗粒(泥沙、矿石)与水体混合运动时,传统的计算机模型要么算不准,要么太依赖人为设定的网格分辨率,一旦颗粒“挤成堆”,模拟结果就容易失真。

如何给这类复杂的流动过程装上一双不受网格束缚的“眼睛”?对此,清华大学深圳国际研究生院景路团队有了新突破。该团队近日在《计算物理期刊》上发表最新成果,创新性地提出一种“点云粗粒化”CFD-DEM耦合算法。


颗粒-流体耦合典型算例验证。

研究团队为流固耦合过程构建了一个“中转站”——在计算机中将颗粒转化为连续分布的点云结构,构建连接颗粒与流体网格之间的信息“桥梁”,实现更加稳定、高效的多尺度耦合计算。

该方法突破了传统算法对网格分辨率的限制,即使在颗粒高度密集、接近自然最密堆积的复杂条件下,仍能够准确捕捉颗粒运动引起的微小流体压力反馈,为深入研究泥石流、海底滑坡等复杂流固耦合问题提供了新的技术手段。

研究通过系列算例验证了方法的有效性。在一维静止颗粒及二维、三维自由下落颗粒的空间权重分布与网格无关性测试中,该方法能够准确实现颗粒信息的映射;在黏性流体单颗粒沉降、Ergun定床压降及双组分流化床等典型场景中,进一步检验了其在多种流动状态、不同组分条件及网格粗/细化情况下的精度与稳定性。

水下颗粒坍塌试验是检验CFD-DEM算法的重要基准案例。密集颗粒体系在坍塌过程中因剪胀效应产生负孔隙压力,显著延缓坍塌触发时间,而传统体积平均CFD-DEM方法难以准确捕捉这一现象。针对自然最密堆积状态,该方法能够精准再现颗粒体系内部孔隙压力的时空演化,并有效刻画初始体积分数对坍塌启动时间的显著影响。

进一步将该方法应用于宽级配颗粒体系,揭示了粒径分散性对水下坍塌动力学过程的影响,并给出了最终运动距离的标度关系。该研究有效拓宽了CFD-DEM方法在复杂颗粒-流体系统中的适用范围,为泥沙运动、海底滑坡等问题的数值模拟提供了可靠的工具。

相关成果以“稀疏到稠密颗粒-流体系统半解析CFD-DEM算法:一种基于点云粗粒化的两步映射策略”为题发表于《计算物理期刊》。

论文第一作者为清华大学深圳国际研究生院2023级博士生刘雨翔,通讯作者为景路,合作者包括清华大学水利水电工程系教授傅旭东、澳门大学研究员施华斌。研究受国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金等项目资助。

采写:南都N视频记者 伍曼娜 通讯员刘雨翔 叶思佳

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