一种预测大气颗粒物浓度的并行随机模拟方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种预测大气颗粒物浓度的并行随机模拟方法，属于气溶胶领域。
【背景技术】
[0002] 目前，通过数值模拟大气颗粒物浓度是种重要的方法。大气颗粒物的形成是一个 复杂过程，主要包括成核，凝并，表面增长三大过程，这三大过程各自受不同的机理控制，又 通过共同参数相互承接关联。成核为颗粒物的形成提供初始条件，对凝并有决定性影响，在 凝并过程的同时，又伴随着颗粒物的表面增长。为了得到理想的颗粒物浓度预测结果，必须 对凝并过程进行高效并行随机模拟。以往的数值模拟计算效率较低，费时太多。
【发明内容】
[0003] 为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种预测大气颗粒物浓度的并行随机模 拟方法，相比传统的数值模拟，高效并行随机模拟能显著的提高模拟效率，大大节省模拟所 用时间，该方法所需输入参数易于在实际应用中获得，且适用于不同条件，具有较大的应用 价值，在模拟大气颗粒物浓度有着广泛的应用前景，目前已经成功应用于燃烧颗粒物污染 方面。
[0004] 本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是:提供了一种预测大气颗粒物浓度 的并行随机模拟方法，包括以下步骤：
[0005] (1)初始化模拟时间t = 0、总的凝聚时间Tsum = 0，设置模拟初始值，所述模拟初始 值包括大气颗粒物的粒子体积、表面积、直径、初始数密度no和粒子数量N;设置时间步长δ? 以及模拟总时间tstcip;
[0006] (2)模拟大气颗粒物的成核过程；
[0007] (3)缩减取样:将成核过程形成的新的粒子与初始粒子混合在一起筛减，筛减后粒 子总数维持在N;
[0008] (4)模拟大气颗粒物的凝结过程和表面反应过程；
[0009] (5)更新凝聚核函数中的粒子信息，所述粒子信息包括粒子的体积分数和数密度； [0010] (6)生成凝聚时间τ;
[0011] (7)判断总的凝聚时间1_与δ?的大小，如果δ?，则选取任意两个粒子按凝聚 核函数进行凝聚，更新TS?使得τ_=τ5?+τ，进入步骤(8);否则进入步骤(10);
[0012] (8)倍增例子:将剩余的大气颗粒物的粒子数量翻倍，数量翻倍新增的粒子复制已 有的粒子信息；
[0013] (9)返回步骤(5);
[0014] (10)判断模拟时间t与模拟总时间tst〇P的大小，如果t < tst〇P，则调整时间步长δ?使 其减少一个设置数值，更新t使得t = t+δ?，返回步骤(2);否则模拟过程结束。
[0015]步骤(5)所述凝聚时间τ满足泊松分布P(r) = CB ，其中CQ表示所有任意两个 粒子凝并率的总和，（^二^^^^^心通过以下公式计算得到：
[00?7 ]其中，Vi和Vj分别为任意两个粒子i和粒子j的体积，V = Ν/ηο，β (Vi，V j)通过凝聚核 函数计算得到，所述凝聚核函数为：
[0019] 其中，v和u分别表示参与凝聚过程的粒子v和粒子u的体积，kB表示波尔兹曼常数， T表示温度，P表示密度，均为已知量。
[0020]
对所述选取的任意两个粒子i和粒子j进行凝聚，其中 Cu表示粒子i和粒子j的凝并率，Co表示所有任意两个粒子凝并率的总和， '二Σ?Γ Q，g通过以下公式计算得到：
[0022 ] 其中，Vi和Vj分别为粒子i和粒子j的体积，V = Ν/ηο，β (Vi，Vj)通过凝聚核函数计算 得到，所述凝聚核函数为：
[0024] 其中，v和u分别表示参与凝聚过程的粒子v和粒子u的体积，kB表示波尔兹曼常数， T表示温度，P表示密度，均为已知量。
[0025] 步骤(2)至步骤(4)所述的过程为成核与表面增长过程，用Xd表示，通过确定性积 分求解方法得到;步骤(5)至步骤(9)所述的过程为凝并过程，用Xs表示，用蒙特卡洛随机方 法模拟得到。
[0026] 利用积分表达式表示预测大气颗粒物浓度的并行随机模拟方法的动态过程，利用 算子分裂算法求解所述积分表达式;所用到的积分表达式用下式表示：
[0028] 其中，X表示预测大气颗粒物浓度的并行随机模拟方法的动态过程，Xd表示成核与 表面增长过程，Xs表示凝并过程。
[0029] 本发明基于其技术方案所具有的有益效果在于：
[0030] (1)本发明所需输入参数易于在实际应用中获得，且适用于不同条件，具有较大的 应用价值；
[0031] (2)本发明方法相比于传统的数值模拟，具有计算精度高，耗时少的优点；
[0032] (3)本发明相比传统的数值模拟，高效并行随机模拟能显著的提高模拟效率，大大 节省模拟所用时间，在模拟大气颗粒物浓度有着广泛的应用前景，目前已经成功应用于燃 烧颗粒物污染方面。
【附图说明】
[0033]图1是气溶胶颗粒物数密度与火焰离烧嘴距离之间的关系示意图。
[0034]图2是气溶胶颗粒物体积分数与火焰烧嘴距离之间的关系示意图。
[0035]图3是本发明的流程不意图。
[0036] 图4是拆分过程示意图。
【具体实施方式】
[0037] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0038] 本发明提供了一种预测大气颗粒物浓度的并行随机模拟方法，参照图3,包括以下 步骤：
[0039] (1)初始化模拟时间t = 0、总的凝聚时间Tsum = 〇，设置模拟初始值，所述模拟初始 值包括大气颗粒物的粒子体积、表面积、直径、初始数密度no和粒子数量N;设置时间步长δ? 以及模拟总时间tstcip;
[0040] (2)模拟大气颗粒物的成核过程；
[0041] (3)缩减取样:将成核过程形成的新的粒子与初始粒子混合在一起筛减，筛减后粒 子总数维持在N;
[0042] (4)模拟大气颗粒物的凝结过程和表面反应过程；
[0043] (5)更新凝聚核函数中的粒子信息，所述粒子信息包括粒子的体积分数和数密度；
[0044] (6)生成凝聚时间τ;
[0045] (7)判断总的凝聚时间1_与δ?的大小，如果Tsum<δ?，则选取任意两个粒子按凝聚 核函数进行凝聚，更新使得τ_=τ 5?+τ，进入步骤(8);否则进入步骤(10);
[0046] (8)倍增例子:将剩余的大气颗粒物的粒子数量翻倍，数量翻倍新增的粒子复制已 有的粒子信息；
[0047] (9)返回步骤(5);
[0048] (10)判断模拟时间t与模拟总时间tstcip的大小，如果t<t