Multiple mapping conditioning for silica nanoparticle nucleation in turbulent flows
Multiple mapping conditioning for silica nanoparticle nucleation in turbulent flows
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湍流中二氧化硅纳米颗粒成核的多重映射调节
DOI：
10.1016/j.proci.2016.08.088
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
M. J. Cleary
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
A. Kronenburg;O. T. Stein;M. J. Cleary
在本文中，研究了用于合成二氧化硅纳米颗粒的稀疏拉格朗日多重映射条件（MMC）模型。这是第一次尝试使用该模型来模拟动力学受限固态物质的形成。简化的微分扩散模型（涉及修改的混合时间尺度）用于解释固体物质的低得多的扩散。该模型针对硅烷和热燃烧产物的逆流双剪切层的 DNS 进行了验证。还原反应机制涉及硅烷分解和聚集形成二氧化硅。该模型是在大涡模拟 (LES) 的背景下实现的。 MMC 模型通过将混合分数空间中的局部性属性强制到混合模型上，允许随机粒子的稀疏分布来计算反应标量场，包括二氧化硅数密度。气相混合物分数和快速反应物质的预测精度可以接受。二氧化硅数密度的预测在质量上是正确的，尽管其大小被稍微低估并且有效值被大大低估。微分扩散的影响在模型中清晰可见，并且简化模型正确预测了包含微分扩散时二氧化硅形成增加的趋势。
In this paper a study of the sparse-Lagrangian multiple mapping conditioning (MMC) model for the synthesis of silica nanoparticles is presented. This is the first attempt using the model to simulate the formation of kinetically limited solid state species. A simplified differential diffusion model, involving a modified mixing timescale, is used to account for the much lower diffusion of the solid species. The model is validated against DNS of a counterflowing double shear layer of silane and hot combustion products. The reduced reaction mechanism involves silane decomposition and clustering leading to silica. The model is implemented in the context of large eddy simulations (LES). The MMC model allows a sparse distribution of stochastic particles for computing the reactive scalar field, including silica number density, by enforcing the property of localness in mixture fraction space onto the mixing model. Gas phase mixture fraction and fast reactive species are predicted with acceptable accuracy. The prediction of silica number density is qualitatively correct although the magnitude is underpredicted somewhat and the rms is greatly underpredicted. The effects of differential diffusion are clearly visible in the modelling and the simplified model correctly predicts the trend of increasing silica formation when differential diffusion is included.
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影响因子：
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