浙江大学上海高等研究院联合中国颗粒学会、中国石油大学（北京），于2022年10月28日共同主办The International Multiphase Flow Technology Forum (IMFTF) 国际多相流技术系列论坛第13场特邀报告会，浙江大学上海高等研究院副院长罗坤教授担任论坛主持。
论坛于2022年10月28日19点（北京时间）开始，罗坤教授代表浙江大学上海高等研究院开场并介绍两位讲者。本次论坛邀请到浙江大学能源工程学院博士后研究员、浙江大学上海高等研究院计算+工程实验室刘凯博士和弗罗里达大学机械与航空工程系（Department of Mechanical & Aerospace Engineering）杰出教授Sivaramakrishnan Balachandar（S. Bala），两位讲者围绕中场喷雾液滴流模拟计算及多相流机器学习建模等学术前沿，介绍了自身的研究工作，并分享了研究经验。现场观众反响热烈，通过提问与两位讲者积极互动，两位讲者也耐心地解答了所有疑问。
刘凯博士做了题为“Two-way Coupled Euler-Lagrange Simulations of Mid-field Spray: Droplet Inflow and Dynamics Modeling”的学术报告。
喷雾在工程和生活中应用广泛，例如从航空发动机的喷射器到流行病的传播。研究其现象背后的物理原理、开发可靠的模型对更好地预测、调控喷雾系统至关重要。为了保证数值模拟结果能够与实验测量结果高度一致，刘凯博士及其合作研究人员对喷雾液滴的动力学模型和入流边界条件模型开展了一系列的开发和验证工作。刘博士在报告中重点介绍了液滴充分分散的介观尺度中场喷雾的双向耦合欧拉-拉格朗日模拟。其中，刘博士根据实验数据建立了随机颗粒入流模型，以此代替喷雾近场的大规模相界面解析数值模拟过程。结果表明，喷雾液滴群的坐标位置、直径和速度的统计分布都与实验测量结果高度一致。另一方面，考虑到传统点粒子模型的小尺度颗粒理论假设，喷雾液滴群的多分散特性会导致其中尺寸较大的液滴无法用大多数欧拉-拉格朗日点-粒子模型来近似模拟，刘博士建立了自诱导速度和温度修正模型来提高预测液滴阻力和传热的准确度。在讲座的最后，刘博士通过声学喷雾调控和打喷嚏等应用场景，阐释了如何运用欧拉-拉格朗日喷雾模拟来分析和处理实际问题。
Bala教授的报告题为“Physics-Inspired Machine Learning for Multiphase Flow Modeling”。Bala教授是佛罗里达大学机械与航空工程系William F. Powers教授，也是土木工程与海岸工程系（Civil and Coastal Engineering Department）兼职教授，研究工业、环境和地球物理领域复杂湍流大规模模拟等问题超过25年，具体研究方向包括多尺度、多材料模型，多相流建模，模拟预测及超级计算机的数值模拟和计算技术等。
Bala教授指出，欧拉-拉格朗日(EL)和欧拉-欧拉(EE)技术已被广泛用于解决颗粒、液滴和气泡的流动问题。由于模拟单个粒子周围的流动尚待解决，采用EL和EE技术进行模拟的准确性取决于点源颗粒之间的相互作用法则是否符合真实情况。在讲座中，Bala教授指出，通过在EL、EE技术的平均化过程中利用机器学习技术，并结合物理原理，可以较低数量级的粗网格数值模拟达到近似全解析数值模拟的精度。
此次论坛由中国颗粒学会、科研云、邃瞳科学云等众多平台同步直播，相关领域专业观众数量累计4.4万余人。
今日编辑：徐 敏
