In this series of studies, we establish homogenized lattice Boltzmann methods (HLBM) for simulating fluid flow through porous media. Our contributions in part I are twofold. First, we assemble the targeted partial differential equation system by formally unifying the governing equations for nonstationary fluid flow in porous media. A matrix of regularly arranged, equally sized obstacles is placed into the domain to model fluid flow through porous structures governed by the incompressible nonstationary Navier--Stokes equations (NSE). Depending on the ratio of geometric parameters in the matrix arrangement, several homogenized equations are obtained. We review existing methods for homogenizing the nonstationary NSE for specific porosities and discuss the applicability of the resulting model equations. Consequently, the homogenized NSE are expressed as targeted partial differential equations that jointly incorporate the derived aspects. Second, we propose a kinetic model, the homogenized Bhatnagar--Gross--Krook Boltzmann equation, which approximates the homogenized nonstationary NSE. We formally prove that the zeroth and first order moments of the kinetic model provide solutions to the mass and momentum balance variables of the macrocopic model up to specific orders in the scaling parameter. Based on the present contributions, in the sequel (part II), the homogenized NSE are consistently approximated by deriving a limit consistent HLBM discretization of the homogenized Bhatnagar--Gross--Krook Boltzmann equation.


翻译:本研究系列建立了用于模拟多孔介质流体流动的均质化格子玻尔兹曼方法(HLBM)。我们在第一部分中的贡献有两方面:首先,通过形式化统一多孔介质非定常流体流动的控制方程,构建了目标偏微分方程组。将规则排列、尺寸相等的障碍物矩阵置于计算域中,以模拟由不可压缩非定常Navier-Stokes方程(NSE)控制的多孔结构流体流动。根据矩阵排列中几何参数的比值,推导出多个均质化方程。我们回顾了针对特定孔隙率非定常NSE均质化的现有方法,并讨论了所得模型方程的适用性。由此,均质化NSE被表述为联合整合了推导要素的目标偏导数方程组。其次,我们提出了一种动力学模型——均质化Bhatnagar-Gross-Krook玻尔兹曼方程,该方程逼近均质化非定常NSE。我们形式化证明了该动力学模型的零阶和一阶矩在缩放参数的特定阶次上提供了宏观模型质量与动量平衡变量的解。基于当前贡献,在后续工作(第二部分)中,将通过推导均质化Bhatnagar-Gross-Krook玻尔兹曼方程的极限一致HLBM离散格式,实现对均质化NSE的一致性逼近。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:21
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员