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多相流数值计算在化工工程中的应用多相流数值计算是一种以数学计算为基础，利用计算机编写的程序模拟现实工程中的多相流动过程的计算方法。
化工工程是多相流动最常见的领域之一，多相流数值计算在化工工程中的应用也逐渐得到了广泛的关注和重视。
一：多相流动的基本概念及其特点多相流动是指不同物质相（如气、液、固）在同一物理场内同时运动的现象。
化工工程中的多相流动形式包括气液两相、液固两相、气固两相和气液固三相，而这些特殊的多相流动在化工工程中往往具有不同的运动特性。
一个物理场的运动状态可以用流体力学方程组来描述，它由几个重要的量体积、速度、压力和粘度等组成。
但是，多相流动中不同相之间的作用关系复杂多样，使物理场的运动方程组极为复杂，让多相流动的数值计算变得困难复杂。
二：多相流数值计算在化工工程中的应用多相流数值计算在化工工程中的应用越来越广泛，其主要应用领域有气液动力学、化学反应工程、化工下游工艺及环保等方面。
以下分别对其进行介绍：1. 气液动力学气液动力学是化工工程中最常见的多相流动形式。
在气液两相的流动中，气膜剥离、气泡尺寸、压力误差等问题一直是工程设计中需要解决的问题。
多相流数值计算可以模拟气泡与液相之间的相互作用，有效地解决这些问题。
2. 化学反应工程化学反应工程中的反应物存在非均匀分布，且液相与气相之间的界面存在大量的相互作用。
利用多相流数值计算，可以模拟相变、固体颗粒运动、不稳定表面以及吸附等诸多问题。
3. 化工下游工艺化工下游工艺中涉及到化工流体的处理，因此多相流数值计算在这方面也得到了广泛的应用。
比如，可利用多相流数值计算对分离器的性能优化、对混凝沉淀反应的优化等进行仿真计算，从而指导现场工艺的实施。
4. 环保方面环保领域中的多相流动问题也异常复杂，例如气液两相传质的过程，在污水处理中垃圾分选等问题。
这些过程中，流体的运动状态和质量转移都是复杂而不可见的，利用多相流数值计算可以方便的获得流体的详细信息，以支持环保领域中的工程设计和决策制定。
多相流领域的数值计算方法及应用随着工业化和科技的不断进步，多相流领域的研究和应用越来越受到重视。
物料在流动过程中会与其他物料或界面发生相互作用，这种复杂的流动状况被称为多相流。
多相流涉及到固体、液体和气体等不同物态的介质，因此其研究和应用需要使用复杂的数值计算方法。
一、多相流的特点多相流的研究和应用过程中涉及到很多行业，比如化工、能源、航空航天等领域。
多相流介质的物理性质不同，具有以下几个特点：1. 相互作用强烈不同相态的物料之间会发生相互作用，例如固体微粒在液体中的漂浮、液滴在气体中的破裂等。
2. 物料运动混乱多相流介质的物料运动速度和方向较难预测，因此多相流的运动模式通常非常复杂。
3. 传递规律复杂多相流介质中不同物料的传递规律复杂，例如液滴的运动、未熔化固体在熔体中的运动等。
4. 可能存在相变多相流介质因为具有不同物态的物料，因此可能存在相变现象，例如气体在液体中的溶解等。
二、多相流的数值计算方法多相流的复杂性使得其研究和应用需要结合各种学科，比如计算流体力学（CFD）、材料科学、传热学等。
在多相流的计算过程中，有两个重要的假设：连续介质假设和相间界面模型。
1. 连续介质假设连续介质假设认为多相流介质可以像单相流一样，被视为连续的流体。
在这种假设下，物理量如质量、动量、能量等可以通过微分方程来描述，以求解其全场的运动学性质。
2. 相间界面模型多相流中不同相态物质的相互作用，使得相界面的存在成为一大难点。
通过相间界面模型对相变的过程和相界面的运动进行数值模拟，从而模拟多相流介质中不同物理量的分布和传递规律。
目前，常见的多相流计算方法包括欧拉方法、拉格朗日方法和欧拉-拉格朗日复合方法。
3. 欧拉方法欧拉方法模拟多相流介质中的物理量在时间和空间上的分布规律。
该方法将不同相态之间的相互作用描述为源项，通过物理量的守恒方程，来求解多相流介质内各物理量的分布规律。
4. 拉格朗日方法拉格朗日方法着重于对多相流介质中物体的运动轨迹进行跟踪和计算。
多相流是指在同一系统中同时存在两种或两种以上的物质相，并且它们彼此之间可以传递质量、动量和能量的现象。
在工程实践中，多相流问题的研究和应用广泛存在于化工、石油、能源、环境、生物和医药等领域。
而在多相流中，体积分数是描述多相组分在单位体积内的比例关系，具有重要的工程意义。
1. 什么是体积分数？体积分数是指单位体积内某一相的体积与总体积之比。
在两相流中，通常用$\alpha$表示体积分数，其定义为：$\alpha = \frac{V_{1}}{V}$其中，$\alpha$表示体积分数，$V_{1}$表示该相的体积，$V$表示总体积。
在此基础上，可以推导出两相体系体积分数之和等于1的关系：$\alpha_{1} + \alpha_{2} = 1$其中，$\alpha_{1}$和$\alpha_{2}$分别代表两个相的体积分数。
体积分数的概念和定义为多相流问题的研究和工程应用提供了重要的理论基础。
2. 多相流中的体积分数设置的意义在工程实践中，多相流中的体积分数设置具有重要的意义和作用。
体积分数的设置可以帮助工程师和研究人员更好地描述和理解多相流体系的组成和性质。
通过对不同相在单位体积内的分布进行描述和分析，可以为多相流问题的建模和仿真提供重要的依据。
体积分数的设置可以用于描述和预测多相流体系的流动特性和变化规律。
不同相的体积分数分布将直接影响到多相流体系的流动行为和性质，因此对体积分数的合理设置将有助于预测多相流体系的运动方式、速度分布、浓度分布等重要参数。
体积分数的设置还可以为多相流问题的数值模拟和工程应用提供重要的输入参数。
在进行多相流数值模拟时，需要将不同相的体积分数作为初始条件和边界条件进行设定，以便于计算得出多相流体系的动态变化过程和结果。
合理设置体积分数对于有效开展多相流问题的数值模拟具有重要的意义。
3. 多相流中体积分数设置的方法在多相流问题的研究和应用过程中，体积分数的设置通常采用以下几种方法：（1）实验测定法实验测定法是通过实验手段对多相流体系中不同相的体积分数进行直接测量和观测。
fluent多相流模型
Fluent多相流模型是一种广泛应用于多相流模拟的数值求解方法。
这种模型可以模拟具有液体、气体和固体三种组分的多相流动系统，使得流动特性得到更为详尽的描述。
它基于控制单元格（Control Volume），采用有限体积方法（FVM），从而可以计算流体与固体界面的相互作用，以及流体与流体之间的相互作用。
Fluent多相流模型还能够模拟不断变化的流体和悬浮物的运动，能够模拟可燃物燃烧过程，以及其他更为复杂的流动现象。
Fluent多相流模型应用于机械、电子、自动化及工程等方面，其计算精度也属于较高的等级。
Fluent多相流模型通过对流体及悬浮物的实时求解，用以分析多相流动系统中物理和化学现象的发展，从而实现对模型的预测和优化。
它可以求解传热、传质、流体动力和边界层等多相流动系统的最优状态，以及求解各种流体的流动速度、粘度、温度和压力等。
Fluent多相流模型的关键特性在于它可以模拟多相流动系统中不同物理过程的相互作用，从而使得结果非常接近实际应用情况。
石油与天然气工程专业中多相流模型与计算法适合性验证与应用多相流是石油与天然气工程中一个重要的研究领域，涉及到在复杂的地质条件下油气混合物在管道中的流动行为。
为了准确预测和模拟这种复杂的多相流动，多相流模型与计算法的适合性验证与应用成为了研究中的重点。
多相流模型是描述油气混合物在流动中的相互作用的数学模型。
常见的多相流模型包括两相流模型、三相流模型以及更高阶的模型。
这些模型依据流体力学、热力学和质量守恒原则，结合流体相互作用的各种现象，如相变、传质、传热等，来描述不同相态下的流体行为。
验证这些多相流模型的适合性是确保模拟结果的准确性和可靠性的关键。
为验证多相流模型的适合性，常用的方法是通过实验数据进行对比和分析。
实验数据可以包括在实际油田或天然气装置中收集到的数据，也可以是在实验室中模拟得到的数据。
通过与实验数据的比较，可以评估模型对于不同相态下的流体行为的描述能力。
同时，还可以通过对比不同模型的模拟结果，选取最适合实际应用的模型。
除了验证多相流模型的适合性之外，选择合适的计算法也是模拟多相流动的关键。
计算法主要涉及两个方面，即离散化方法和数值解方法。
离散化方法是将连续体问题离散化为有限个离散的节点来求解，常见的方法包括有限差分法、有限元法和有限体积法等。
数值解方法则是求解离散化问题的数值解的方法，常见的方法包括显式方法、隐式方法和迭代法等。
为了验证计算法的适合性，常用的方法是通过对比计算结果与实验数据进行验证。
计算结果可以通过模拟多相流动的数学模型得到，再与实验数据进行对比。
通过对比分析，可以评估计算法在不同条件下的准确性和可靠性。
此外，还可以通过对比不同计算法的模拟结果，选择最适合实际应用的计算方法。
多相流模型与计算法的适合性验证与应用在石油与天然气工程中具有重要的意义。
首先，准确预测多相流动的行为有助于优化石油和天然气开采过程。
通过模拟研究，可以确定最佳的开采方案和操作条件，提高油气采收率，降低开采成本。
冶金炉条件下炉内多相流动数值模拟随着工业技术的发展，冶金炉已成为金属材料生产过程中的重要设备。
在冶金炉内，多相流动的研究对于冶金工艺的优化和安全性的保证至关重要。
通过数值模拟的方法，可以对冶金炉条件下炉内多相流动进行深入研究，从而提高冶金生产的效率和质量。
冶金炉内的多相流动通常包括了固体颗粒、液体金属以及气体相。
在冶金炉的工作过程中，这些相互作用复杂，需要进行数值模拟来更好地理解其行为和相互作用。
进行冶金炉内多相流动的数值模拟，一般采用计算流体力学（CFD）方法。
CFD方法可以基于Navier-Stokes方程来解析流动问题，通过建立三维数学模型，并结合边界条件和初始条件，通过数值计算来模拟流动过程。
首先，建立冶金炉内多相流动的数学模型。
对于液体金属和气体相，可以考虑它们之间的相互作用力，包括重力、表面张力以及湍流引发的湍流粘度。
对于固体颗粒相，可以引入更复杂的模型，包括颗粒之间的碰撞和相互作用力。
在建立数学模型之后，需要考虑边界条件和初始条件的设定。
边界条件包括了冶金炉壁面和其他设备的接触情况，如固体颗粒的进出口以及液体金属和气体相的进出口。
初始条件则是指流动场的初始状态。
利用建立好的数学模型和设定的边界条件和初始条件，通过数值计算方法来解析冶金炉内多相流动问题。
数值计算方法可以采用有限差分法、有限元法或者有限体积法等，根据具体问题的需求进行选择。
在数值模拟过程中，可以通过网格划分方法来离散化数学模型。
合适的网格划分可以提高数值计算的精确性和计算效率。
同时，还可以考虑引入自适应网格技术，根据流动场的变化，动态地调整网格分布和大小。
通过数值模拟，可以得到冶金炉内多相流动的详细信息。
这些信息可以用于分析不同工艺条件下的流动特性和传热传质过程。
通过对流场、温度场、浓度场等参数的分析，可以优化冶金炉的结构和工艺参数，从而提高冶金炉的效率和产品质量。
此外，数值模拟还可以用于预测冶金炉内的异常情况和安全事故的发生概率。
多相流体力学中的浮力计算方法多相流体力学研究不同相质的动态行为和相互作用，广泛应用于化学工程、能源、环境等领域。
其中，浮力是不可避免的一个因素，在设计和优化相应过程中必须被考虑。
本文将针对多相流体力学中的浮力计算方法作一综述。
一、浮力的基本原理浮力指液体或气体对于物体的上浮力。
其基本原理为阿基米德定律，即给定密度不同的两种物质在重力作用下所受浮力的大小为物体排开液体或气体的重量。
浮力的大小与物体的形状和密度有关，具有方向性，总是竖直向上。
在液体中，浮力可以被表达为：Fb = ρVg其中，Fb为浮力大小，ρ为液体密度，V为物体体积，g为重力加速度。
在气体中，同样有相应的浮力计算公式。
二、浮力计算的影响因素1. 物体形状某些物体的形状是影响浮力大小的重要因素，如圆柱体和球体的浮力计算公式由于物体半径的影响有所区别。
2. 液体密度液体密度也是影响浮力大小的重要因素之一，不同密度的液体对于同一物体的浮力大小会有所不同。
3. 物体密度物体密度对于浮力大小也有影响，密度越大的物体对于同密度的液体的浮力会更小。
这是因为相同体积的物体所受的重量更大。
三、浮力计算方法1. 传统方法传统的浮力计算方法采用阿基米德定律，根据物体密度和液体密度以及相应体积的比值计算浮力大小。
对于合适材质和液体的测定相对简单且无需先进的设备，但是不同相对流动状态下的计算结果会有所不同。
2. 数值模拟方法数值模拟方法是一种计算流体力学，它通过在计算机上数值求解液体和固体之间的相互作用，从而预测流体中的浮力大小。
这种方法对所有流体力学模拟都是有利的，因为它不需要任何先前关于物理浮力的知识。
但是，这种方法对于计算机处理能力的要求较高，有一定的复杂度。
3. 实验方法实验方法通过带有测量装置的实验仪器来测量不同密度和形状的物体在液体中的浮力大小。
实验方法一般用于特定应用的浮力测量，因为它可以取到一些实验结果，更加可靠。
但是，这种方法需要相应的实验条件和仪器，有一定的局限性。
多相流动动力学的数值模拟与分析多相流动是指在流体中同时存在两种或两种以上的物质，这些物质可以是气体、液体或固体。
由于多相流动的复杂性，数值模拟成为研究多相流动的有效手段之一。
数值模拟可以通过计算机模拟多相流动的各种特性，如相互作用、相变、物理效应等，以更深入地理解多相流动动力学行为。
本文将介绍多相流动动力学的数值模拟与分析方法和应用，包括模型、算法以及重要应用领域。
多相流动动力学模型在数值模拟中，多相流动动力学模型是处理多相流动问题的基础。
多相流动模型可以大致分为两类：欧拉-欧拉模型和欧拉-拉格朗日模型。
欧拉-欧拉模型使用两个或多个连续性方程对每个相的物质守恒和动量守恒进行建模。
这些方程用于描述不同相之间的相互作用，包括不同相之间的质量和能量传递。
欧拉-欧拉模型被广泛应用于处理多孔介质中的多相流，如油藏、地下水系统等。
欧拉-拉格朗日模型则使用一个欧拉方程对流体整体进行建模，用于描述流体的运动和相互作用。
该模型建立在欧拉方程的基础上，使用另一种拉格朗日方程来描述固体颗粒运动。
欧拉-拉格朗日模型通常用于研究一个或多个固体颗粒在流体中的运动，例如颗粒悬浮在液体中的情况。
多相流动动力学算法在多相流动动力学数值模拟中，有多种算法可供选择。
以下是几种常用的多相流动动力学算法：Lattice-Boltzmann方法：Lattice-Boltzmann方法是Lattice-Gas方法的一种改进。
该算法将连续性方程转化为离散空间和时间的微分方程，从而简化了计算过程。
Lattice-Boltzmann方法已经被广泛应用于湍流数值模拟、多孔流动和多相流动等领域。
有限元法：有限元法通过将流场划分为多个小区域来离散化流 field。
这种方法对任意复杂的几何形状和流动条件都有一个准确的数值解，已被广泛用于数值模拟和工程设计中。
元胞自动机方法：元胞自动机方法是一种离散事件方法，通过定义哪些工作单元(mesh cell)可以容纳颗粒，颗粒在各个时间步长内向相邻工作单元的移动，来模拟多相流动的行为。
FLUENT计算两相流相关问题：通常把含有大量固体或液体颗粒的气体或液体流动称为两相流；两相流的研究：对两相流的研究有两种不同的观点：一是把流体作为连续介质而把颗粒群作为离散体系；而另一是除了把流体作为连续介质外，还把颗粒群当作拟连续介质或拟流体。
引入两种坐标系：即拉格朗日坐标和欧拉坐标，以变形前的初始坐标为自变量称为拉格朗日Langrangian坐标或物质坐标；以变形后瞬时坐标为自变量称为欧拉Eulerian坐标或空间坐标。
离散相模型FLUENT在求解连续相的输运方程的同时，在拉格朗日坐标下模拟流场中离散相的第二相；离散相模型解决的问题：煤粉燃烧、颗粒分离、喷雾干燥、液体燃料的燃烧等；应用范围：FLUENT中的离散相模型假定第二相体积分数一般说来要小于10-12%（但颗粒质量承载率可以大于10-12%，即可模拟离散相质量流率等大于连续相的流动）；不适用于模拟在连续相中无限期悬浮的颗粒流问题，包括：搅拌釜、流化床等；颗粒颗粒之间的相互作用、颗粒体积分数对连续相的影响未考虑；湍流中颗粒处理的两种模型：Stochastic Tracking，应用随机方法来考虑瞬时湍流速度对颗粒轨道的影响；Cloud Tracking，运用统计方法来跟踪颗粒围绕某一平均轨道的湍流扩散。
通过计算颗粒的系统平均运动方程得到颗粒的某个平均轨道。
多相流模型FLUENT中提供的模型：VOF模型(V olume of Fluid Model)混合模型(Mixture Model)欧拉模型(Eulerian Model)1.VOF模型(Volume of Fluid Model)VOF模型用来处理没有相互穿插的多相流问题，在处理两相流中，假设计算的每个控制容积中第一相的体积含量为α1，如果α1=0，表示该控制容积中不含第一相，如果α1=1，则表示该控制容积中只含有第一相，如果0<α1<1，表示该控制容积中有两相交界面；VOF方法是用体积率函数表示流体自由面的位置和流体所占的体积，其方法占内存小，是一种简单而有效的方法。
2.混合模型(Mixture Model)用混合特性参数描述的两相流场的场方程组称为混合模型；考虑了界面传递特性以及两相间的扩散作用和脉动作用；使用了滑移速度的概允许相以不同的速度运动；用于模拟各相有不同速度的多相流；也用于模拟有强烈耦合的各向同性多相流和各相以相同速度运动的多相流；缺点：界面特性包括不全，扩散和脉动特性难于处理。
3.欧拉模型(Eulerian Model)欧拉模型指的是欧拉-欧拉模型；把颗粒和气体看成两种流体，空间各点都有这两种流体各自不同的速度、温度和密度，这些流体其存在在同一空间并相互渗透，但各有不同的体积分数，相互间有滑移；颗粒群与气体有相互作用，并且颗粒与颗粒之间相互作用，颗粒群紊流输运取决于与气相间的相互作用而不是颗粒间的相互作用；各颗粒相在空间中有连续的速度、温度及体积分数分布。
怎样选择？1.VOF模型适合于分层流动或自由表面流；Mixture和Eulerian模型适合于流动中有混合或分离，或者离散相的体积份额超过10%－12％的情况。
2.Mixture模型和Eulerian模型区别如果离散相在计算域分布较广，采用Mixture模型；如果离散相只集中在一部分，使用Eulerian模型；当考虑计算域内的interphase drag laws 时，Eulerian模型通常比Mixture模型能给出更精确的结果。
FLUENT多相流模型分类1、气液或液液流动气泡流动：连续流体中存在离散的气泡或液泡液滴流动：连续相为气相，其它相为液滴栓塞（泡状）流动：在连续流体中存在尺寸较大的气泡分层自由流动：由明显的分界面隔开的非混合流体流动。
2、气固两相流动粒子负载流动：连续气体流动中有离散的固体粒子气力输运：流动模式依赖，如固体载荷、雷诺数和例子属性等。
最典型的模式有沙子的流动，泥浆流，填充床以及各相同性流。
流化床：有一个盛有粒子的竖直圆筒构成，气体从一个分散器进入筒内，从床底不断冲入的气体使得颗粒得以悬浮。
3、液固两相流动泥浆流：流体中的大量颗粒流动。
颗粒的stokes数通常小于1。
大于1是成为流化了的液固流动。
水力运输：在连续流体中密布着固体颗粒沉降运动：在有一定高度的盛有液体的容器内，初始时刻均匀散布着颗粒物质随后，流体会出现分层。
4、三相流以上各种情况的组合多相流动系统的实例气泡流：抽吸、通风、空气泵、气穴、蒸发、浮选、洗刷。
液滴流：抽吸、喷雾、燃烧室、低温泵、干燥机、蒸发、气冷、洗刷。
栓塞流：管道或容器中有大尺度气泡的流动分层流：分离器中的晃动、核反应装置沸腾和冷凝粒子负载流：旋风分离器、空气分类器、洗尘器、环境尘埃流动气力输运：水泥、谷粒和金属粉末的输运流化床：流化床反应器、循环流化床泥浆流：泥浆输运、矿物处理水力输运：矿物处理、生物医学、物理化学中的流体系统沉降流动：矿物处理。
多相流模型的选择原则1、基本原则1)对于体积分数小于10%的气泡、液滴和粒子负载流动，采用离散相模型。
2)对于离散相混合物或者单独的离散相体积率超出10%的气泡、液滴和粒子负载流动，采用混合模型或欧拉模型。
3)对于栓塞流、泡状流，采用VOF模型4)对于分层自由面流动，采用VOF模型5)对于气动输运，均匀流动采用混合模型，粒子流采用欧拉模型。
6)对于流化床，采用欧拉模型7)泥浆和水力输运，采用混合模型或欧拉模型。
8)沉降采用欧拉模型9)对于更一般的，同时包含多种多相流模式的情况，应根据最感兴趣的流动特种，选择合适的流动模型。
此时由于模型只是对部分流动特征采用了较好的模拟，其精度必然低于只包含单个模式的流动。
2、混合模型和欧拉模型的选择原则VOF模型适合于分层的或自由表面流，而混合模型和欧拉模型适合于流动中有相混合或分离，或者分散相的体积分数超过10%的情况（小于10%可使用离散相模型）。
1)如果分散相有宽广的分布（如颗粒的尺寸分布很宽），最好采用混合模型，反之使用欧拉模型。
2)如果相间曳力规律一直，欧拉模型通常比混合模型更精确；若相间曳力规律不明确，最好选用混合模型。
3)如果希望减小计算了，最好选用混合模型，它比欧拉模型少解一部分方程；如果要求精度而不在意计算量，欧拉模型可能是更好的选择。
但是要注意，复杂的欧拉模型比混合模型的稳定性差，可能会遇到收敛困难。
选用FLUENT多相流模型的几个要点。
多相流的计算，首先是要对要研究的问题要有一个比较详细的了解。
你对模拟过程了解多少，可能的结果是什么。
可以想象一下你模拟的过程，你想要得到的结果侧重点在哪里，等等。
然后根据问题选择不同的多相流模型。
由于不同的模型适合不同的模型，因此首先要对FLUENT各个多相模型有一明确的概念，你如何简化问题，另外，网格的划分很重要。
尽量采用简单的网格。
网格的疏密程度，那些地方要细，那些地方可以疏些，等等。
好的前处理对获得快速收敛的解非常非常重要！关于FLUENT不同多相流模型的选择和比较：1)对DPM模型，采用的是Lagraian-Eulerian方法。
粒子的运动是按Lagrarian方法，连续流体的计算是按Eulerian方法。
DPM可以跟踪单独粒子的运动轨迹。
但该方法不考虑粒子对连续流体运动的影响，所以只适用于粒子体积占总体积不大于10%的情况。
2)VOF模型。
该模型能够比较好的反映多相流之间的界面情况。
比如大的气泡以比较慢的速度在液体中流动，气液界面等。
由于VOF模型采用的方程中的各项物性参数，如密度，粘度等，是各相物性的体积平均值，所以要求各相的速度之间差别不能太大，否则会对计算结果的精度影响很大。
一般情况VOF采用非稳态模拟比较好。
主相的体积值不是从体积守恒方程得到的，而是1减去其他离散相的值。
3)Mixture模型。
此模型考虑了离散相和连续相的速度差，及相互之间的作用。
但相与相之间是不相容的。
动量方程及连续方程等中各物性参数采用的是各相体积平均值。
主相的体积值不是从体积守恒方程得到的，而是1减去其他离散相的值。
4)Eulerian模型。
此模型可以对各相进行单独的计算，每相都有单独的守恒方程。
据有很大的适应性。
但代价是由于要对各相都要进行独自计算迭代，计算机时是很巨大的。
故Mixture是Eulerian模型的一种折衷计算模型：1、求解器：VOF模型不能使用coupled solvers求解器，必须使用segregated solver求解器。
2、湍流模型：VOF不能用于无黏流，也不能用于大涡模拟。
3、两相流界面的相互作用？主相和第二相的设定：对于区域一部分中的一相，如果计划其初始体积份额为1，指定这个相为第二相更为方便；如果一相是可压缩的，为了提高解的稳定性，建议指定它为主相。
对于VOF的参考压强位置最好设置在永远是100%最小密度流体的位置，这样才能达到好的收敛。
设置工作流体的密度时，最好选择为最轻相的密度，这样排除了水力静压的积累，如果任何一相都是可压缩的，设置工作密度为零。
对于液体和Ma小于0.3的气体都可以近似看成不可压流体。
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含分配区和传热区冷热双流道换热的计算模型，数值模拟4组不同名义速度下流体的流动和换热情况。
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