RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Матем. моделирование, 2019, том 31, номер 9, страницы 54–78 (Mi mm4110)  

Многомасштабное моделирование процессов очистки газа

С. В. Поляковab, Ю. Н. Карамзинa, Т. А. Кудряшоваa, В. О. Подрыгаac, Д. В. Пузырьковa, Н. И. Тарасовa

a Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
b Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ
c Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет

Аннотация: Рассматривается проблема моделирования процессов очистки воздушной среды от мелкодисперсных твердых загрязняющих примесей, кластеризованных в виде наночастиц. Выбранная для исследования технология очистки предполагает применение системы, состоящей из нанофильтров и сорбентов. Оба используемых в ней способа очистки являются в настоящее время весьма востребованными и часто комбинируются в соответствующих устройствах. Первый способ очистки с помощью нанофильтров позволяет получить высокое качество последней. Однако этот способ является дорогостоящим вследствие необходимости частой замены фильтрующих элементов (мембран) и к тому же требует утилизации этих элементов. Второй способ очистки с помощью сорбентов дает относительно низкое качество очистки, однако позволяет проводить последнюю многократно после промывки сорбента специальными жидкостями. Для оптимизации устройств воздушной очистки, использующих нанофильтры и сорбенты, необходимо детальное исследование протекающих в системе очистки процессов. В предлагаемом исследовании рассматривается часть проблемы, связанная с прохождением воздушного потока, содержащего твердые наночастицы загрязнителя, через слой гранулированного сорбента. Для этого разработаны многомасштабная математическая модель, численный алгоритм и параллельная реализация модели на макроскопическом масштабе. Новизна подхода связана с использованием квазигазодинамической модели для описания течения в сорбирующем слое, а также с предложенной многомасштабной постановкой задачи. Предварительные расчеты на основе макромодели показали работоспособность предложенного подхода.

Ключевые слова: процессы очистки газа, многомасштабное моделирование, численные схемы на неструктурированных сетках, параллельные алгоритмы, высокопроизводительные вычисления.

DOI: https://doi.org/10.1134/S0234087919090041

Полный текст: PDF файл (987 kB)
Первая страница: PDF файл
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 15.04.2019
Исправленный вариант: 15.04.2019
Принята в печать:20.05.2019

Образец цитирования: С. В. Поляков, Ю. Н. Карамзин, Т. А. Кудряшова, В. О. Подрыга, Д. В. Пузырьков, Н. И. Тарасов, “Многомасштабное моделирование процессов очистки газа”, Матем. моделирование, 31:9 (2019), 54–78

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PolKarKud19}
\by С.~В.~Поляков, Ю.~Н.~Карамзин, Т.~А.~Кудряшова, В.~О.~Подрыга, Д.~В.~Пузырьков, Н.~И.~Тарасов
\paper Многомасштабное моделирование процессов очистки газа
\jour Матем. моделирование
\yr 2019
\vol 31
\issue 9
\pages 54--78
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm4110}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0234087919090041}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=38590307}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/mm4110
  • http://mi.mathnet.ru/rus/mm/v31/i9/p54

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Математическое моделирование
    Просмотров:
    Эта страница:66
    Литература:13
    Первая стр.:5
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019