動力學蒙特卡羅方法在多尺度模擬中的研究及應用.pdf

1、先進的能源系統(tǒng)具有高度復雜性和多尺度現(xiàn)象的特點，并要求具有極高效率和近零排放。一般情況下，應用于宏觀現(xiàn)象的連續(xù)性數(shù)學描述在微觀尺度上具有一定的局限性，而在全部宏觀域中采用微觀尺度上的進化規(guī)則如動力學蒙特卡羅（kMC）、格子-Boltzmann（LB）或分子動力學（MD）等方法則計算代價太過高昂。合理劃分系統(tǒng)尺度并各自采用有效的模擬算法能有效解決復雜系統(tǒng)存在的計算代價和組織復雜性這兩大瓶頸問題。先進能源利用系統(tǒng)在實現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換和環(huán)境控制中大

2、多要涉及多種類型的化學反應過程，對于在微觀尺度上模擬反應-擴散過程，kMC是一種計算量適中的有效算法。kMC方法從微觀尺度出發(fā)，采用隨機的方式模擬系統(tǒng)中微粒的運動，通過微觀物質(zhì)量的變化體現(xiàn)系統(tǒng)的宏觀性質(zhì)，為宏觀模擬提供重要的數(shù)據(jù)信息。
　　 本論文研究了基于微觀模擬技術的動力學蒙特卡羅方法（kMC）的機理，并重點研究了kMC的一種具體實現(xiàn)形式——Gillespie隨機仿真算法。以固體氧化物燃料電池（SOFC）為研究對象，首先采用

3、Gillespie算法模擬了電化學反應過程，然后采用kMC模擬了氧化釔穩(wěn)定氧化鋯（YSZ）電解質(zhì)中的氧空位的擴散過程。kMC對SOFC的應用是研究的重點，主要包括以下幾方面的內(nèi)容：
　　 1、研究了kMC微觀模擬方法中的Gillespie隨機仿真算法，采用此方法跟蹤SOFC電化學反應中各物質(zhì)分子數(shù)目的變化，從而體現(xiàn)電化學反應的動力學特征。
　　 2、沿YSZ電解質(zhì)厚度方向建立了一維kMC格子模型，由隨機數(shù)確定氧空位在格子

4、上躍遷的步進時間和發(fā)生的事件，跟蹤每層格子氧空位數(shù)目的變化，并不斷更新系統(tǒng)狀態(tài)。著重分析了溫度、電解質(zhì)初始結(jié)構(gòu)分布和電極兩端電壓頻率對電流密度、（由正電荷和電子在電極兩端聚集產(chǎn)生的第N層格子處的電勢）、（第N層格子處的總電壓）和氧空位分布的影響。結(jié)果具有概率統(tǒng)計的特點，準確描述了系統(tǒng)的動力學特征。
　　 本文初步嘗試了應用kMC模擬能源利用系統(tǒng)中的微觀過程，以SOFC為例研究了電化學反應和氧空位在電解質(zhì)中的擴散過程，仿真結(jié)果表明