景路团队在稠密颗粒体系CFD-DEM算法研究中取得进展

稠密颗粒-流体两相体系广泛存在于泥沙运动、泥石流、海底滑坡及深海采矿等自然与工业过程中，基于体积平均的CFD-DEM耦合算法是研究这类问题的重要手段。然而，传统方法多依赖颗粒与流体网格间的直接信息映射，具有明显的网格依赖性，且难以准确预测高浓度颗粒体系中的孔压反馈效应，这限制了该方法在复杂颗粒两相流问题中的适用性。

为此，清华大学深圳国际研究生院副教授景路团队创新性地提出一种基于粗粒化思想的CFD-DEM两步映射方法（图1）。该方法采用多层球面斐波那契点云，先将离散颗粒信息转化为与网格无关的连续粗粒化场，再依据点云与流体网格的空间拓扑关系，将粗粒化场的信息传递至流体网格，实现颗粒-流体两相的双向耦合。与传统直接映射相比，该方法有效规避了网格分辨率对耦合精度的限制，实现了亚网格尺度的高精度信息交互。

图1 基于点云粗粒化的两步映射CFD-DEM计算框架

研究通过系列算例验证了方法的有效性（图2）。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；在粘性流体单颗粒沉降、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。

图2 颗粒-流体耦合典型算例验证

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，本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（图3）。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（图4）。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。

图3 水下颗粒坍塌的剪胀、孔压演化与启动时间预测

图4 宽级配颗粒体系的水下坍塌动力学模拟研究

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”（Enhancing semi-resolved CFD-DEM for dilute to dense particle-fluid systems: A point cloud based, two-step mapping strategy via coarse graining）为题发表于《计算物理期刊》（Journal of Computational Physics）。

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。

      论文链接: https://doi.org/10.1016/j.jcp.2026.115227

文/图：刘雨翔

编辑：彭锦涛

审核：黄跃飞