Développement de stratégies numériques basées sur la DEM et la CFD-DEM améliorant la performance computationnelle de simulations d'écoulements granulaires et polyphasiques

La conception et l’opération des unités industrielles nécessitent une compréhension du com-portement des poudres et des particules, qui peut être contre-intuitif par rapport à nos connaissances basées sur les liquides et les gaz. Les interactions entre les particules, ou avec le fluide dans le cas d’écoulement polyphasique, impliquent plusieurs considérations. La mé-thode des éléments discrets (DEM) est l’une des méthodes numériques les plus populaires et adaptées pour simuler ces écoulements. Le DEM permet un suivi distinct des particules selon la loi du mouvement et modélise les interactions de collision à l’aide de relations force-déplacement, au détriment de la performance. Cette méthode est souvent couplée avec un solveur de mécanique des fluides (CFD-DEM) pour des simulations d’écoulements polypha-siques. Puisque les simulations des systèmes industriels impliquent un nombre considérable de particules, allant jusqu’à plusieurs millions, l’utilisation d’approches améliorant la perfor-mance computationnelle des simulations est justifiée. Des stratégies de parallélisation, des méthodes basées sur les processeurs graphiques (GPU) et des techniques algorithmiques ont été proposées pour améliorer les performances de la DEM et de la CFD-DEM. Toutefois, le matériel informatique de haute performance n’est pas accessible à tous et peut représen-ter un investissement important. De plus, les méthodes algorithmiques actuelles sont parfois limitées à certaines spécificités du cas étudié. L’objectif principal de ce projet est le développement d’une nouvelle méthode pour améliorer les performances de calcul des écoulements granulaires et polyphasiques applicable à la DEM et à la CFD-DEM. L’hypothèse fondamentale repose sur l’identification de régions quasi statiques où les vitesses des particules présentent une faible variance entre les particules avoi-sinantes par une évaluation de la température granulaire. Dans ces zones, les déplacements des particules résultant de collisions n’affecteraient pas le comportement macroscopique de l’écoulement, suggérant l’omission du calcul de leur force de contact et de leur position. Le mécanisme a été développé afin de réduire la charge de calcul du DEM en minimisant les calculs résultant des collisions de particules tout en maintenant le calcul intégral dans les régions critiques. Il est applicable à la DEM et également à la CFD-DEM avec l’ajout d’un terme d’advection moyenné pour prendre en charge le mouvement en vrac. La désactivation adaptative des contacts de particules dans les systèmes dynamiques crée des zones inactives dispersées qui migrent ou disparaissent pendant la simulation. Ce phénomène a conduit au nom du mécanisme de l’algorithme : contacts creux adaptatifs ou Adaptive Sparse Contacts (ASC).

Abstract

The design and operation of industrial units require an understanding of the behavior of powders and particles, which often defy our intuitions based on liquids and gases. Inter-actions between particles involve several considerations, as do their interactions with fluid in multiphase flows. The Discrete Element Method (DEM) is among the most popular and suitable numerical methods to simulate these flows. DEM tracks particles distinctively by the law of motion and models collision interactions using force-displacement relationship albeit at significant computational cost. This method is often coupled with a fluid mechanics solver (CFD-DEM) for multiphase flow simulations. Given that simulations of industrial systems in-volve a considerable number of particles, up to several millions, the use of speedup approaches is justified. Parallelization strategies, graphics processing unit (GPU)-based methods, and algorithmic techniques were proposed to enhance DEM and CFD-DEM performance. How-ever, high-performance computing hardware is not available to everyone and can be a costly investment. Also, one of the limiting points of current algorithmic methods is that they are sometimes limited to certain specificities of the simulated case. The main objective of this project is to develop a novel method to improve computational performance of granular and multiphase flows applicable to DEM and CFD-DEM. The core hypothesis revolves around identifying quasi-static regions where particle velocities exhibit low variance among neighboring particles through granular temperature evaluation. In these areas, particle displacements resulting from collisions would not affect flow macroscopic be-havior, suggesting that computational resources should ignore contact forces and particle position computation. The mechanism was developed to reduce the computational burden of the DEM by minimizing the calculation arising from particle collisions while maintaining full calculation in critical regions. It is applicable to DEM and also to CFD-DEM solvers with the addition of an averaged advection term to support bulk motion. The adaptive disabling of particle contacts in dynamic systems creates sparse inactive areas that migrate or vanish during the simulation. This phenomenon led to the algorithm being named Adaptive Sparse Contacts (ASC).