A hybrid first-order and WENO scheme for the high-resolution and computationally efficient modeling of pollutant transport
A hybrid first-order and WENO scheme for the high-resolution and computationally efficient modeling of pollutant transport
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用于污染物传输高分辨率和计算效率建模的混合一阶和 WENO 方案
DOI：
10.1016/j.compfluid.2021.104951
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发表时间：
2021-05
影响因子：
2.8
通讯作者：
Liao Weihong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu Yuying;Hu Peng;Li Wei;Liao Weihong
为了提高浅水污染物输送的建模质量，人们提出了不同的重构方案，以更好地将有限体积浅水模型中污染物浓度的边缘值与质心值联系起来：高（低）阶方案通常具有更好（更差）的定量精度，但较低（更高）的计算效率。在这里，首先对几种经典方案在多种污染物分布条件下进行了数值比较研究。结果表明，在污染物分布相对均匀的情况下，低阶格式（如一阶格式或MUSCL格式）的数值精度可能与高阶格式（如WENO格式）的数值精度相似。浓度的二阶导数，此处称为非线性指标 (NI)，与数值解和解析解之间的差异密切相关。 NI 的阈值约为 10− 7∼ 10− 6 m-2 ，高于该阈值可能需要更高阶的方案。基于这种理解，提出了混合一阶和 WENO 方案。数值案例研究表明，混合方案能够成功地将一阶方案的效率与 WENO 方案的高精度结合起来进行污染物建模。
To improve the modeling quality of pollutant transport in shallow waters, different reconstruction schemes have been proposed to better link the edge values to the centroid values of a pollutant concentration in finite-volume shallow water models: a scheme of higher (lower) order generally has a better (poorer) quantitative accuracy but lower (higher) computational efficiency. Here, a numerical comparative study of several classical schemes is first conducted under a variety of pollutant distribution conditions. The results reveal that, for the condition of relatively uniform pollutant distribution, the numerical accuracy of a lower-order scheme (such as the first-order scheme or the MUSCL scheme) may be similar to that of a higher-order scheme (such as the WENO scheme). The second-order derivative of the concentration, here termed the nonlinear indicator (NI), correlates well with the discrepancies between the numerical solutions and analytical solutions. A threshold value of approximately 10− 7∼ 10− 6 m-2 for the NI is identified, above which a higher-order scheme may be required. Based on this understanding, a hybrid first-order and WENO scheme is proposed. Numerical case studies show that the hybrid scheme can successfully combine the efficiency of the first-order scheme with the high accuracy of the WENO scheme for pollutant modeling.
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影响因子：
4.7
作者：
P. Hu;Y. Lei;Jianjian Han;Z. Cao;Huai-han Liu;Zhiguo He
通讯作者：
P. Hu;Y. Lei;Jianjian Han;Z. Cao;Huai-han Liu;Zhiguo He
DOI：
10.1016/j.envsoft.2010.06.008
发表时间：
2010-12
期刊：
Environ. Model. Softw.
影响因子：
--
作者：
D. Liang;Xiaolin Wang;R. Falconer;B. Bockelmann-Evans
通讯作者：
D. Liang;Xiaolin Wang;R. Falconer;B. Bockelmann-Evans
DOI：
10.1016/j.jcp.2016.05.023
发表时间：
2016-09
期刊：
J. Comput. Phys.
影响因子：
--
作者：
D. Vanzo;A. Siviglia;E. Toro
通讯作者：
D. Vanzo;A. Siviglia;E. Toro
DOI：
10.1002/(sici)1097-0363(19970615)24:11
发表时间：
1997-06
影响因子：
1.8
作者：
S. Liang;G. Neitzel;C. Aidun
通讯作者：
S. Liang;G. Neitzel;C. Aidun
DOI：
10.1016/j.jcp.2006.06.043
发表时间：
2007-02
期刊：
J. Comput. Phys.
影响因子：
--
作者：
M. Dumbser;M. Käser
通讯作者：
M. Dumbser;M. Käser