中文摘要：

循环流化床的放大和优化一直是极具挑战性的难题。其突破的关键在于认知和调控多尺度结构及其耦合影响的能力，而计算流体力学（CFD）则是把握这种能力的重要手段。目前主流的CFD有两大类，分别对应着连续介质模型和离散粒子化模型。本研究力图结合离散粒子化模型（其无网格算法适于并行计算）和连续介质模型（适于大尺度描述）的优点一方面，采用针对大量颗粒统计行为的双流体模型架构，并引入EMMS多尺度模型修正，提高其计算准确度；另一方面，在算法上将双流体进行SPH（光滑粒子动力学）的"虚拟粒子化"（虚拟粒子个数远少于真实颗粒数），以减少计算量，并借助GPU实现高效并行计算，大大提高模拟揭示流化系统中多尺度结构动态演化行为的能力。经过实验数据的验证，该方法可望实现循环床工业装置的快速、准确模拟，为解决其放大和优化难题打下坚实基础。

结论摘要：

循环流化床的放大和优化一直是极具挑战性的难题。其突破的关键在于认知和调控多尺度结构及其耦合影响的能力，而计算流体力学（CFD）则是把握这种能力的重要手段。目前主流的CFD 有两大类，分别对应着连续介质模型和离散粒子化模型。本研究力图结合离散粒子化模型（其无网格算法适于并行计算）和连续介质模型（适于大尺度描述）的优点一方面，采用针对大量颗粒统计行为的双流体模型架构，并引入EMMS 多尺度模型修正，提高其计算准确度；另一方面，在算法上将双流体进行SPH（光滑粒子动力学）的“虚拟粒子化”（虚拟粒子个数远少于真实颗粒数），以减少计算量，并借助GPU 实现高效并行计算，大大提高模拟揭示流化系统中多尺度结构动态演化行为的能力。此外，在原定计划基础上，申请人还拓展提出了更多的快速模拟计算方法，其中包括（1）基于MPPIC的粗粒化方法以及EMMS曳力模型；（2）基于LBM求解TFM的气固两相方程。上述研究内容皆围绕立项之初提到的粗粒化快速求解方法，但又有所扩展。并且模型计算结果皆与实验数据进行比较验证。上述方法的提出，可为实现循环床工业装置的快速、准确模拟打下坚实基础。