A Scalable OpenLB LAMMPS Framework for Fully Resolved Simulations of Hindered Settling of Arbitrary Non-Spherical Particles
本文提出了一种可扩展的 OpenLB-LAMMPS 框架，通过耦合格子玻尔兹曼法与离散元法来模拟多达 100,000 个任意非球形颗粒的完全解析阻碍沉降过程，揭示了立方体颗粒与球体相比，具有独特的配位层动力学以及与系统尺寸相关的速度相关性。
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想象一桶沙子倒入水中的场景。沙粒下落的速度并不像它们单独存在时那样快；它们通过碰撞和挤压流体，在复杂的、拥挤的舞动中相互减速。这种被称为“阻碍沉降”（hindered settling）的现象是自然界和工业中的一个基本过程，支配着从河流三角洲如何堆积沉积物到工厂中药物如何混合的一切过程。几十年来，当颗粒是像微型弹珠一样的完美球体时，科学家们对这种行为已有深入了解。然而，现实世界很少由完美的球体组成。大多数颗粒是形状不规则、锯齿状或块状的，这些奇特的形状创造了它们彼此接触和滑动的独特方式。预测这些异形颗粒如何沉降一直是一个棘手的计算挑战，因为它们的碰撞数学模型以及它们带动流体运动的方式极难同时求解。
为了解决这一问题，研究团队构建了一个全新的数字框架，将两种强大的开源软件工具耦合在一起，以模拟这些复杂的相互作用。他们结合了一个名为 OpenLB 的流体求解器（用于模拟液体如何运动）和一个名为 LAMMPS 的颗粒模拟器（用于追踪固体物体如何相互碰撞和摩擦）。其核心创新在于他们表示固体物体的方式。他们并没有试图用单一的、刚性的数学定义来模拟像立方体这样复杂的形状，而是将物体分解为一组重叠的球体簇，就像由三个球组成的雪人。这种“团簇”让计算机能够轻松计算物体如何与邻居接触。与此同时，流体求解器并不将物体视为球体的集合，而是将其视为具有特定形状的固体块，利用一种称为“体素化”（voxelization）的技术将物体表面映射到流体网格上。这种分离使得团队即使在处理海量物体时，也能高精度地模拟颗粒的接触力学和流体的流动。
研究人员通过模拟立方体在流体中的沉降来测试他们的系统，并将结果与已知球体的行为进行了对比。他们运行了多达 103,823 个立方体的模拟，这一规模挑战了当前计算能力的极限。他们的发现揭示了立方体和球体在沉降行为上的显著差异。虽然球体倾向于通过接触主导的聚集方式聚集成簇，但立方体形成了明显的配位壳层，且不存在面平行接触。这表明立方体的锐利边缘和棱角创造了一种特定的间距，使其无法像球体那样紧密堆积。此外，团队发现颗粒的速度波动并非随机或局部的；相反，一个颗粒的运动会影响整个系统中其他颗粒的运动。即使在最大的模拟实验中，颗粒速度之间的相关性也延伸到了整个容器，这表明群体运动是一种统一的现象，而非一系列孤立事件。
通过将模型针对球体的实验进行验证，并随后将其应用于立方体，作者证明了颗粒形状在悬浮动力学中起着至关重要的作用。模拟显示，立方体的沉降速度与球体不同，且沉降云的内部结构也存在根本差异。这项工作证实，忽略颗粒形状会导致在从岩土工程到环境科学等领域的预测出现偏差。该团队的框架为研究此类大规模流动提供了一个强大的工具，提供了一种观察沉降颗粒混乱中隐藏秩序的方法。虽然目前的模拟并未包含在颗粒极度接近时润滑间隙的薄液膜，但该方法成功捕捉到了系统的宏观动力学。结果表明，对于非球形颗粒而言，它们的沉降受形状、接触以及长程流体相互作用之间复杂关系的支配，而简单的球体模型无法捕捉到这一点。
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