Идентификация скоростей гомогенно-гетерогенной реакции в масштабе пор в пористых средах
https://doi.org/10.25587/SVFU.2023.74.45.008
Аннотация
Представлена модель гомогенно-гетерогенной реакции в масштабе пор, основанная на уравнениях Стокса и уравнениях конвекции-диффузии-реакции с граничными условиями третьего рода на границах включений. Гомогенная реакция описывается как кубический автокатализ на всем поровом пространстве, а кинетика гетерогенной реакции описывается изотермой Ленгмюра. Численное решение задачи производится методом конечных элементов на кусочно-линейных элементах. Для дискретизации по времени используется схема Кранка — Николсон. Нелинейная задача решается итерационным методом Ньютона. Массоперенос смоделирован с рассчитанным полем скорости. Дополнительно проведен анализ чувствительности модели к параметрам для изучения их влияния на реагирующий перенос через пористую среду. Представлено численное решение обратной задачи, а именно, идентификация ключевых параметров, характеризующих реагирующий перенос на основе двух кривых проскока двух разных растворов. Рассмотрены зашумленные данные с разными амплитудами шума, включая смешанные амплитуды. Для приближенного решения многомерной обратной задачи применен метаэвристический Алгоритм Искусственной Пчелиной Колонии, который показал хорошую эффективность при достаточно малых вычислительных затратах.
Об авторе
В. В. Григорьев
Лаборатория «Вычислительные технологии моделирования многофизичных и многомасштабных процессов криолитозоны», Северо-Восточный федеральный университет имени М. К. Аммосова; Северо-Кавказский центр математических исследований
Россия
Россия
Григорьев Василий Васильевич
ул. Кулаковского 42, Якутск 677000
ул. Пушкина, 1, Ставрополь 355000
Список литературы
1. Liu P., Yao J., Couples G. D., Ma J., Iliev O. 3-D modelling and experimental comparison of reactive flow in carbonates under radial flow conditions // Sci. Rep. 2017. V. 7, N 1. P. 1–10.
2. Greiner R., Prill T., Iliev O., van Setten B. A. A. L., Votsmeier M. Tomography based simulation of reactive flow at the micro-scale: Particulate filters with wall integrated catalyst // Chem. Eng. J. 2019. V. 378. Article ID 121919.
3. Myers R. The basics of chemistry. Greenwood Publ. Group, 2003.
4. Yang Q., Zhong Y., Li X.-M., et al. Adsorption-coupled reduction of bromate by Fe(II)–Al(III) layered double hydroxide in fixed-bed column: Experimental and breakthrough curves analysis // J. Ind. Eng. Chem. 2015. V. 28. P. 54–59.
5. Wartha E., Birkelbach F., B¨osenhofer M., et al. Enhanced kinetic model identification for gas?solid reactions through computational fluid dynamics // Chem. Eng. J. 2022. V. 430. 132850.
6. Chen L., He A., Zhao J., et al. Pore-scale modeling of complex transport phenomena in porous media // Progr. Energy Combustion Sci. 2022. V. 88. 100968.
7. Sadhukhan S., Gouze P., Dutta T. Porosity and permeability changes in sedimentary rocks induced by injection of reactive fluid: A simulation model // J. Hydrology. 2012. V. 450. P. 134–139.
8. Miller K., Vanorio T., Keehm Y. Evolution of permeability and microstructure of tight carbonates due to numerical simulation of calcite dissolution // J. Geophys. Res., Solid Earth. 2017. V. 122, N 6. P. 4460–4474.
9. Shimura T., Jiao Z., Shikazono N. Evaluation of nickel-yttria stabilized zirconia anode degradation during discharge operation and redox cycles operation by electrochemical calculation // J. Power Sources. 2016. V. 330. P. 149–155.
10. Mosser L., Dubrule O., Blunt M. J. Reconstruction of three-dimensional porous media using generative adversarial neural networks // Phys. Rev. E. 2017. V. 96, N 4. Article ID 043309.
11. Liu Y. Some consideration on the Langmuir isotherm equation // Colloids Surfaces, A, Physicochem. Eng. Aspects. 2006. V. 274, N 1-3. P. 34–36.
12. Merkin J. H. A model for isothermal homogeneous-heterogeneous reactions in boundary-layer flow // Math. Comput. Model. 1996. V. 24, N 8. P. 125–136.
13. Kameswaran K., Shaw S., Sibanda P., Murthy P. V. S. N. Homogeneous–heterogeneous reactions in a nanofluid flow due to a porous stretching sheet // Int. J. Heat Mass Transfer. 2013. V. 57, N 2. P. 465–472.
14. Khan M. I., Waqas M., Hayat T., Alsaedi A. A comparative study of casson fluid with homogeneous-heterogeneous reactions // J. Colloid Interface Sci. 2017. V. 498. P. 85–90.
15. Waqas M. A mathematical and computational framework for heat transfer analysis of ferromagnetic non-newtonian liquid subjected to heterogeneous and homogeneous reactions // J. Magnet. Magn. Mater. 2020. V. 493. Article ID 165646.
16. Mozaffari M., Kordzadeh-Kermani V., Ghalandari V., et al. Adsorption isotherm models: A comprehensive and systematic review (2010–2020) // Sci. Total Environ. 2022. V. 812. Article ID 151334.
17. Grigoriev V. V., Iliev O., Vabishchevich P. N. Computational identification of adsorption and desorption parameters for pore scale transport in periodic porous media // J. Comput. Appl. Math. 2020. V. 370. Article ID 112661.
18. Grigoriev V. V., Vabishchevich P. N. Bayesian estimation of adsorption and desorption parameters for pore scale transport // Math., MDPI. 2021. V. 9, N 16. P. 1–16.
19. Grigoriev V. V., Savvin A. V. Numerical study of the influence of the electrokinetic effect on the growth of an oxide film at the pore scale // AIP Conf. Proc. 2022. V. 2528, N 1. Article ID 020047.
20. Alnœs M. S., Blechta J., Hake J., et al. The FEniCS project version 1.5 // Arch. Numer. Software. 2015. V. 3, N 100.
21. Liu Q., Li X., Liu H., et al. Multi-objective metaheuristics for discrete optimization problems: A review of the state-of-the-art // Appl. Soft Comput. 2020. V. 93. 106382.
22. Karimi-Mamaghan M., Mohammadi M., Meyer P., et al. Machine learning at the service of meta-heuristics for solving combinatorial optimization problems: A state-of-the-art // Eur. J. Oper. Res. 2022. V. 296, N 2. P. 393–422.
23. Karaboga D., Akay B. A comparative study of artificial bee colony algorithm // Appl. Math. Comput. 2009. V. 214, N 1. P. 108–132.
24. Grigoriev V. V., Iliev O., Vabishchevich P. N. On parameter identification for reactiondominated pore-scale reactive transport using modified bee colony algorithm // Algorithms. 2022. V. 15, N 1.
25. Kralchevsky P. A., Danov K. D., Denkov N. D. Chemical physics of colloid systems and interfaces. Handbook of surface and colloid chemistry. CRC Press, 1997.
26. Reddy J. N. Introduction to the finite element method. McGraw-Hill Education, 2019.
27. Samarskii A. A. The theory of difference schemes CRC Press, 2001.
28. Mohring J., Milk R., Ngo A., et al. Uncertainty quantification for porous media flow using multilevel Monte Carlo // Int. Conf. Large-Scale Sci. Comput. Springer, 2015. P. 145–152.
29. Dokeroglu T., Sevinc E., Kucukyilmaz T., Cosar A. A survey on new generation metaheuristic algorithms // Comput. Ind. Eng. 2019. V. 137. Article ID 106040.
30. Song X., Zhao M., Yan Q., Xing S. A high-efficiency adaptive artificial bee colony algorithm using two strategies for continuous optimization // Swarm Evolut. Comput. 2019. V. 50. Article ID 100549.
Рецензия
Для цитирования:
Григорьев В.В. Идентификация скоростей гомогенно-гетерогенной реакции в масштабе пор в пористых средах. Математические заметки СВФУ. 2023;30(2):101-122. https://doi.org/10.25587/SVFU.2023.74.45.008
For citation:
Grigoriev V.V. Identification of homogeneous-heterogeneous pore-scale reaction rates in porous media. Mathematical notes of NEFU. 2023;30(2):101-122. (In Russ.) https://doi.org/10.25587/SVFU.2023.74.45.008
Просмотров:
0
JATS XML
Послать статью по эл. почте 