祝贺课题组尚诚的论文：An efficient method for spatiotemporally resolved aerosol flow modeling: Discrete migration and GPU acceleration被能源领域知名期刊AIChE Journal收录。赵海波教授、徐祖伟讲师为通讯作者，博士生尚诚为第一作者。

利用群平衡方程(PBE)描述分散系统的时空演化和特征会有多种挑战。因此，本研究将计算流体力学与群平衡-蒙特卡罗方法(CFD-PBMC)结合，开发了一种计算成本适中的精确方法。本研究提出了一种高效的颗粒迁移子模型，用于模拟颗粒流动的对流和扩散过程。采用基于图形处理器(GPU)的并行计算来加速高维CFD-PBMC。采用经典加权随机漫步法对解析解和基准解进行了模拟，并进行了综合比较。除径向迁移外，得到了一致的模拟结果，并在此基础上详细解释了其原因。与标准高性能计算机(HPC)相比，在GPU上测量的加速显示，纯迁移的加速因子为~450，而CFD-PBMC方法的加速因子为~50。

图1 颗粒迁移子模型示意图：颗粒初始坐标由随机方案确定

本工作受到了国家自然科学基金项目(51920105009和52025063)的资助，特别鸣谢合作教授Einar Kruis及其项目(Nanoparticle Synthesis in Spray Flames，No. 375692188)的支持。

文章完整信息：

Shang C, Su Z, He S, Xu Z, Kruis FE, Zhao H. An efficient method for spatiotemporally resolved aerosol flow modeling: Discrete migration and GPU acceleration. AIChE J. 2023;e18123. doi:10.1002/aic.18123

DOI: http://doi.org/10.1002/aic.18123

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