利用在Python中数值模拟研究气体扩散

2023-01-31 12:03

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Python 代码模拟气体扩散

在进行模拟时，可以使用预定义的数学模型和算法，或者使用框架，如 FEniCS，FiPy 等。

以下是一个简单的 Python 代码演示如何使用数值模拟研究气体扩散：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Nx = 100
Ny = 100
Lx = 1
Ly = 1
dx = Lx / Nx
dy = Ly / Ny

x = np.linspace(0, Lx, Nx)
y = np.linspace(0, Ly, Ny)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 初始条件
C = np.zeros((Nx, Ny))
C[Nx // 2, Ny // 2] = 1

# 时间步长和时间步长数
dt = 0.00001
Nt = 10000

# 扩散系数
D = 0.1

# 求解扩散方程
for n in range(Nt):
    Cn = C.copy()
    C[1:-1, 1:-1] = Cn[1:-1, 1:-1] + D * dt / dx**2 * (Cn[2:, 1:-1] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[:-2, 1:-1]) + \
                    D * dt / dy**2 * (Cn[1:-1, 2:] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[1:-1, :-2])

plt.imshow(C, extent=[0, Lx, 0, Ly], origin='lower', cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

运行代码得到下述绘图。

上面的代码演示了如何模拟气体扩散的简单示例。

先定义网格和初始条件
然后迭代地解决扩散方程
最后，使用 Matplotlib 显示气体扩散的分布情况。

计算并显示气体浓度的均值和标准差

可以扩展上面的代码以实现更多功能。例如，可以计算并显示气体浓度的均值和标准差，以了解气体扩散的情况。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Nx = 100
Ny = 100
Lx = 1
Ly = 1
dx = Lx / Nx
dy = Ly / Ny

x = np.linspace(0, Lx, Nx)
y = np.linspace(0, Ly, Ny)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# Initial conditions
C = np.zeros((Nx, Ny))
C[Nx // 2, Ny // 2] = 1

dt = 0.00001
Nt = 10000

D = 0.1

for n in range(Nt):
    Cn = C.copy()
    C[1:-1, 1:-1] = Cn[1:-1, 1:-1] + D * dt / dx ** 2 * (Cn[2:, 1:-1] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[:-2, 1:-1]) + \
                    D * dt / dy ** 2 * (Cn[1:-1, 2:] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[1:-1, :-2])

mean = np.mean(C)
std = np.std(C)

print("Mean:", mean)
print("Standard deviation:", std)

plt.imshow(C, extent=[0, Lx, 0, Ly], origin='lower', cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

运行代码效果图如下所示：

研究气体扩展的高级方法

对于模拟气体扩散，一种常用的更高级方法是使用有限差分方法。

有限差分方法是一种数值模拟方法，用于通过在网格上插值，并使用已知的数值来求解微分方程。

常用的有限差分方法包括：

差分：一种最简单的有限差分方法，用于模拟气体扩散。
积分差分：用于模拟非线性的气体扩散问题。
正解差分：用于模拟复杂的气体扩散问题，并且需要更多的计算时间和计算资源。

在 Python 中，可以使用 Scipy 库中的 scipy.sparse 和 scipy.sparse.linalg 模块来实现有限差分方法。

下面是一个使用正解差分模拟气体扩散的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Parameters
nx = 51
ny = 51
nt = 50
dx = 2 / (nx - 1)
dy = 2 / (ny - 1)
sigma = .2
dt = sigma * dx

x = np.linspace(0, 2, nx)
y = np.linspace(0, 2, ny)

u = np.ones((ny, nx))
v = np.ones((ny, nx))

# Initial Conditions
u[int(.5 / dy):int(1 / dy + 1),int(.5 / dx):int(1 / dx + 1)] = 2
v[int(.5 / dy):int(1 / dy + 1),int(.5 / dx):int(1 / dx + 1)] = 2

for n in range(nt + 1):
    un = u.copy()
    vn = v.copy()
    u[1:, 1:] = (un[1:, 1:] - (un[1:, 1:] * dt / dx * (un[1:, 1:] - un[1:, :-1])) -
                 vn[1:, 1:] * dt / dy * (un[1:, 1:] - un[:-1, 1:]))
    v[1:, 1:] = (vn[1:, 1:] - (un[1:, 1:] * dt / dx * (vn[1:, 1:] - vn[1:, :-1])) -
                 vn[1:, 1:] * dt / dy * (vn[1:, 1:] - vn[:-1, 1:]))
    u[0, :] = 1
    u[-1, :] = 1
    u[:, 0] = 1
    u[:, -1] = 1
    v[0, :] = 1
    v[-1, :] = 1
    v[:, 0] = 1
    v[:, -1] = 1

fig = plt.figure(figsize=(11, 7), dpi=100)
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y = np.meshgrid(x, y)
ax.plot_surface(X, Y, u, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

这段代码是使用 Python 来模拟气体扩散的例子。代码使用了 NumPy 和 Matplotlib 库：

NumPy：提供了处理多维数组的工具，本代码中用于创建网格数组并进行数值计算。
Matplotlib：提供了绘图功能，用于可视化模拟的结果。

代码中首先设置了一些模拟参数，如网格点数、模拟步数、步长和时间步长等。然后使用 linspace() 函数创建网格点的横纵坐标。接着，通过对模拟初始条件的设置，创建了模拟的初始速度场和密度场。最后，代码实现了一个循环，使用正解差分来模拟气体扩散的过程，并使用 Matplotlib 可视化模拟的结果。