组内要闻:
上海交大化工研究团队在AI+底层模拟辅助多相反应器模拟放大方面取得进展 -2020团队研究小结
近期，上海交大化工研究团队（Pelab.sjtu.edu.cn）在化工知名期刊AIChE J.发表题名“Study of filtered interphase heat transfer using highly-resolved CFD-DEM simulations”研究文章（AIChE J., 2020, https://doi.org/10.1002/aic.17121），博士生雷赫为该工作第一作者。
过去几十年，多相反应器因其在工业过程的广泛应用一直是化工领域研究热点，反应器内部存在复杂的介尺度非均匀结构（如气泡群，颗粒聚团及带状物等）对流动、传递和反应产生重要影响，进而对工业反应器粗网格模型预测精度及计算效率提出了挑战。Pelab团队长期从事多相化工反应器的模拟放大研发，旨在通过理解反应器中非均匀结构特性及开发更加快速且准确的反应器放大模型，揭示并掌握反应器设计及放大规律，最终为反应器开发提供可行的理论指导方案。课题组近期致力于通过底层数值模拟与人工智能（AI）（相结合）方法辅助反应器内部关键参数预测、微尺度封闭模型构建及介尺度修正模型开发，并将上述开发的模型应用于大尺度反应器的粗网格两相流模拟，在加速计算的同时，保证模型预测精度。
前期，团队基于底层DNS数据分别构建了气固相间微尺度传热模型(Chem. Eng. J., 2019, 374, 531-544)及气固相间微尺度曳力模型（Chem. Eng. Sci., 2021, 229, 116147）；基于典型机器学习方法，利用高分辨细网格模拟大数据，构建了用于封闭气固相间动量传递的亚格子滤波模型（AIChE J., 2020, 66(6), e16973），实现了CFD模型与机器学习框架集成，进一步将AI拓展到亚格子滤波固相应力预测(未发表)。
近期，团队在已有积累上，通过系统滤波统计细网格CFD-DEM (Discrete Element Method)模拟数据（图a），将亚格子滤波模型扩展到气固热态流动体系，开发可用于粗网格模拟的介尺度气固相间传热修正模型。通过引入新参数标记显著提升了介尺度传热模型预测精度(滤波后函数关系如图b)，对比细网格Euler-Lagrange与Euler-Euler模拟的滤波统计数据，揭示了两方法展示出相同的规律但存在定量的差异，凸显了利用更底层CFD-DEM模拟开发介尺度传热模型必要性。本工作对亚格子滤波模型在工业反应器模拟的应用具有一定推动作用。
2020年，课题组也在热态反应器模型源项如聚合动力学建模(AIChE J., 2020, e17098)、气液鼓泡塔建模(AIChE J., 2020, e17032; Chem. Eng. Sci., 2020, 115850; 115853; 116266)及管式反应器建模(Chem. Eng. Sci., 2020, 116208)方面开展了工作。同时，团队持续与大型企业/单位（中石化、中石油、平煤神马、绵阳九院等）紧密合作，采用团队开发的模型指导大型反应器及工艺优化与改造，产生了良好经济与社会效益，凸显了化工学科在化工行业中的贡献。
上述工作得到国家自然科学基金委化学部化学五处的持续资助（91834303,U1862201, 21776173和21625603）。
全文链接： https://aiche.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aic.17121
课题组网页: http://pelab.sjtu.edu.cn/
|
