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GPU加速耗散粒子动力学模拟软件及其在重质油介观模拟中的应用; A GPU-accelerated Dissipative Particle Dynamics Software and its Application in the Meso-scale Simulation of Heavy Crude Oil Systems
王思博
学位类型博士
导师温浩
2015-05
学位授予单位中国科学院研究生院
学位专业应用化学
关键词重质油 耗散粒子动力学 Gpu 沥青质
摘要由于重质油体系的复杂性和当前分析技术的局限性,重质油的实验研究工作存在不足,耗散粒子动力学(Dissipative Particle Dynamics, DPD)等计算机模拟技术成为研究重质油的重要补充手段。采用DPD模拟沥青质在重质油中的扩散行为和聚集态结构,可以加深我们对重质油流变性、分散性和乳化稳定性等物理和化学性质的理解。然而,在极稀沥青质溶液和重质油体系模拟研究中,体系规模较大且复杂度较高,串行DPD程序计算性能无法满足需求。本论文利用GPU加速技术实现了高性能的DPD并行计算程序,并对沥青质的扩散行为、聚集态结构以及重质油的流变性进行了模拟研究。主要研究内容和结果如下: (1)基于NVIDIA提供的CUDA(Compute Unified Device Architecture)平台,采用一维空间分解方法,实现了多GPU加速的耗散粒子动力学模拟平台DPD-GPU:DPD中粒子邻居搜索、作用力计算和粒子信息的更新完全在GPU上并行执行;通过分析大规模DPD模拟对随机数的需求,实现了基于TEA算法的随机数生成器;通过GPU之间的通信,实现了子区域边界层附近粒子的作用力计算和粒子位置更新后粒子在子区域之间的迁移;将四元数转动算法集成到DPD-GPU中以表征稠合芳香环系刚性结构片段的运动特性;针对现有固体边界方法很难有效处理刚性分子与固体界面的碰撞问题,提出了新的固体边界方法。应用DPD-GPU模拟单粒子体系和烟炱-润滑油-分散剂体系,得到了与串行程序一致的模拟结果,验证了DPD-GPU的可靠性。性能测试结果表明,DPD-GPU在单个和两个GTX690 GPU上执行80×80×80体系的模拟相比串行Material Studio的加速比分别可达100倍和180倍以上。模拟大规模体系时,DPD-GPU的计算性能随着使用GPU个数的增加接近线性提高。 (2)对沥青质在甲苯中的扩散行为和沥青质在正庚烷中的聚集态结构进行了模拟研究。为了模拟无限稀释沥青质溶液体系,采用模拟盒子尺寸最大达到180×180×180,粒子总数接近17500000个。模拟得到的沥青质扩散系数与浓度的变化关系与文献报道一致:模拟体系中沥青质浓度最低达到0.12 g?L-1,扩散系数为2.0×10?10 m2?s?1左右,随着沥青质浓度升高到5.64 g?L-1,扩散系数下降到1.2×10?10 m2?s?1左右,沥青质扩散系数和浓度之间的关系近似满足Stokes-Einstein方程。沥青质-正庚烷体系的模拟结果反映了沥青质的聚集态结构随浓度的演化规律,验证了改进的Mullins模型:随着沥青质浓度由0.1 g?L-1升高到17.68 g?L-1,沥青质分别以单体分子、纳米聚集体、团簇和絮凝的状态分布;模拟确定的临界纳米聚集体浓度和临界团簇浓度分别在0.2 g?L-1和2.2 g?L-1左右,也与实验结果近似一致。 (3)模拟研究了掺入轻质油和乳化对重质油流变性的影响。重油轻油混合体系的模拟结果表明,随着混合体系中轻质油质量分数增加,沥青质聚集体平均尺寸减小,粘度逐渐降低,并且混合体系由非牛顿流体向牛顿流体过渡。油水乳状液体系的模拟结果表明,在油分质量分数从0增加到50%左右的过程中,乳状液体系为水包油型,油分质量分数对粘度影响较小;随着油分质量分数超过50%,乳状液体系转变为油包水型,增加油分质量分数会引起粘度的大幅升高。 (4)对重质油平板界面间的Poiseuile流动做了初步的模拟研究,模拟结果表明:流体通量与施加体力大小有良好的线性关系;随着平板界面间距增加流体通量指数上升;减弱固体界面对沥青质和胶质的吸附作用可以增大流体的滑移距离,从而提高流体的流动性。模拟结果与理论公式的分析结果一致,验证了研究方法的可靠性。
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/20313
专题研究所(批量导入)
推荐引用方式
GB/T 7714
王思博. GPU加速耗散粒子动力学模拟软件及其在重质油介观模拟中的应用, A GPU-accelerated Dissipative Particle Dynamics Software and its Application in the Meso-scale Simulation of Heavy Crude Oil Systems[D]. 中国科学院研究生院,2015.
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