[论文解读] Lattice Boltzmann methods for combustion applications

Seyed Ali Hosseini, Pierre Boivin+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2023

Lattice Boltzmann Simulation Studies被引用 2

一句话总结

本文全面综述了用于燃烧模拟的格子Boltzmann方法（LBM），重点介绍近年来在可压缩反应流、多组分输运和能量平衡建模方面的进展。通过整合多物理场求解器、与有限差分/有限体积方法结合的混合方法，以及先进的碰撞模型，该方法实现了在多尺度和多物理场条件下对复杂燃烧现象的稳定、高效模拟。

ABSTRACT

The lattice Boltzmann method, after close to thirty years of presence in computational fluid dynamics has turned into a versatile, efficient and quite popular numerical tool for fluid flow simulations. The lattice Boltzmann method owes its popularity in the past decade to its efficiency, low numerical dissipation and simplicity of its algorithm. Progress in recent years has opened the door for yet another very challenging area of application: Combustion simulations. Combustion is known to be a challenge for numerical tools due to, among many others, the large number of variables and scales both in time and space, leading to a stiff multi-scale problem. In the present work we present a comprehensive overview of models and strategies developed in the past years to model combustion with the lattice Boltzmann method and discuss some of the most recent applications, remaining challenges and prospects.

研究动机与目标

• 解决长期以来使用格子Boltzmann方法模拟燃烧所面临的挑战，原因在于反应流具有多尺度和刚性特征。
• 综述并系统化近期将LBM扩展至可压缩、热致压缩性和多组分反应流的进展。
• 评估将LBM与经典数值方法（如有限差分/有限体积法）结合用于能量和组分输运方程的混合策略。
• 识别并讨论在真实燃烧应用中稳定性、准确性和可扩展性方面的开放性挑战。
• 概述未来研究方向，包括机器学习集成以及在下一代计算架构上的应用。

提出的方法

• 采用双分布函数方法，在LBM中耦合热能与动量输运，以模拟热流和反应流。
• 使用独立的分布函数实现组分输运方程的动能模型，以捕捉多组分扩散和反应动力学。
• 采用高阶四边形格子（如D3Q27、D3Q45）以提高可压缩流模拟的精度。
• 将基于压力和基于密度的求解器与先进碰撞模型（如正则化或多重松弛时间模型）结合，以增强稳定性并减少数值耗散。
• 在混合模型中，将LBM用于流体动力学，同时使用有限差分或有限体积法求解能量和组分方程。
• 应用局部网格加密和自适应技术，以处理燃烧系统中多尺度的空间和时间变化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将格子Boltzmann方法扩展以准确模拟具有真实热力学和化学行为的可压缩反应流？
• RQ2 在燃烧系统中，将LBM与经典求解器耦合用于能量和组分输运方程的最有效策略是什么？
• RQ3 先进碰撞模型和高阶格子在稳定和提升多物理场LBM模拟精度方面发挥什么作用？
• RQ4 在湍流反应流模拟中，混合LBM方法与完全LBM或传统CFD求解器相比，在性能和精度上如何？
• RQ5 在大规模、多物理场燃烧模拟中，应用LBM的关键挑战和未来前景是什么，包括与机器学习和量子计算的集成？

主要发现

• 近期在可压缩LBM方面的进展，包括高阶格子和先进碰撞模型，显著提升了反应流模拟的稳定性和精度。
• 采用LBM求解流体动力学、有限差分/有限体积法求解能量和组分方程的混合求解器，在复杂燃烧问题中比完全LBM方法具有更好的稳定性和精度。
• 使用被动标量LBM进行组分输运，可高效模拟多组分扩散和反应，尤其适用于低马赫数和预混火焰配置。
• 格子Boltzmann方法现在在模拟复杂燃烧现象（如热声现象、湍流反应流以及复杂几何结构中的流动）方面展现出巨大潜力。
• 该方法固有的局部性以及在并行架构（尤其是GPU）上的高效性，使其非常适用于大规模模拟，未来有望与量子计算集成。
• 预计通过将机器学习用于亚网格尺度建模和化学动力学，将进一步降低基于LBM的燃烧模拟计算成本。