जाली बोल्ट्ज़मैन विधियाँ: Difference between revisions

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{{Short description|Class of computational fluid dynamics methods}}
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[[जाली गैस ऑटोमेटा]] (एलजीए) विधि (हार्डी-[[यवेस पोमेउ]]-पाज़िस और उरीएल फ्रिस्क-ब्रोसल हैस्लाचर-यवेस पोमेउ मॉडल) से उत्पन्न जाली बोल्ट्ज़मान विधियां (एलबीएम), द्रव सिमुलेशन के लिए कम्प्यूटेशनल तरल गतिशीलता (सीएफडी) विधियों का वर्ग है। नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को सीधे हल करने के बजाय, जाली पर द्रव घनत्व को स्ट्रीमिंग और टकराव (विश्राम) प्रक्रियाओं के साथ अनुकरण किया जाता है।<ref name=":0" /> विधि बहुमुखी है<ref name=":0" /> चूँकि मॉडल द्रव को सीधे तौर पर वाष्प/जैसे सामान्य द्रव व्यवहार की नकल करने के लिए बनाया जा सकता है   
[[जाली गैस ऑटोमेटा]] (एलजीए) विधि (हार्डी-[[यवेस पोमेउ]]-पाज़िस और उरीएल फ्रिस्क-ब्रोसल हैस्लाचर-यवेस पोमेउ मॉडल) से उत्पन्न जाली बोल्ट्ज़मान विधियां (एलबीएम), द्रव सिमुलेशन के लिए कम्प्यूटेशनल तरल गतिशीलता (सीएफडी) विधियों का वर्ग है। नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को सीधे हल करने के अतिरिक्त, जाली पर द्रव घनत्व को स्ट्रीमिंग और टकराव (विश्राम) प्रक्रियाओं के साथ अनुकरण किया जाता है।<ref name=":0" /> विधि बहुमुखी है<ref name=":0" /> चूँकि मॉडल द्रव को सीधे तौर पर वाष्प/जैसे सामान्य द्रव व्यवहार की नकल करने के लिए बनाया जा सकता है   


तरल सह-अस्तित्व, और इसलिए तरल बूंदों जैसे तरल प्रणालियों का अनुकरण किया जा सकता है। इसके अलावा, छिद्रपूर्ण मीडिया जैसे जटिल वातावरण में तरल पदार्थ को सीधे अनुकरण किया जा सकता है, जबकि जटिल सीमाओं के साथ अन्य सीएफडी विधियों के साथ काम करना कठिन हो सकता है। [[File:Lattice Boltzmann computer simulation of initially stretched droplet relaxing to a sphere.webm|thumb|लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि का उपयोग करके दो आयामों में कंप्यूटर सिमुलेशन, छोटी बूंद का जो खिंचाव शुरू होता है और अपने संतुलन गोलाकार आकार में आराम करता है]]
तरल सह-अस्तित्व, और इसलिए तरल बूंदों जैसे तरल प्रणालियों का अनुकरण किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, छिद्रपूर्ण मीडिया जैसे समष्टि वातावरण में तरल पदार्थ को सीधे अनुकरण किया जा सकता है, जबकि समष्टि सीमाओं के साथ अन्य सीएफडी विधियों के साथ काम करना कठिन हो सकता है। [[File:Lattice Boltzmann computer simulation of initially stretched droplet relaxing to a sphere.webm|thumb|लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि का उपयोग करके दो आयामों में कंप्यूटर सिमुलेशन, छोटी बूंद का जो खिंचाव प्रारंभ होता है और अपने संतुलन गोलाकार आकार में आराम करता है]]


=='''एल्गोरिदम'''==
=='''एल्गोरिदम'''==
सीएफडी विधियों के विपरीत, जो स्थूल गुणों (यानी, द्रव्यमान, गति और ऊर्जा) के संरक्षण समीकरणों को संख्यात्मक रूप से हल करते हैं, एलबीएम काल्पनिक कणों से युक्त तरल पदार्थ को मॉडल करता है, और ऐसे कण भिन्न जाली पर लगातार प्रसार और टकराव की प्रक्रिया करते हैं। अपनी कणीय प्रकृति और स्थानीय गतिशीलता के कारण, एलबीएम के अन्य पारंपरिक सीएफडी तरीकों की तुलना में अनेक फायदे हैं, विशेष रूप से जटिल सीमाओं से निपटने, सूक्ष्म अंतःक्रियाओं को शामिल करने और एल्गोरिदम के समानांतरीकरण में। जाली [[बोल्ट्ज़मान समीकरण]] की भिन्न व्याख्या असतत-वेग बोल्ट्ज़मान समीकरण की है. आंशिक अंतर समीकरणों की प्रणाली के समाधान की संख्यात्मक विधियाँ एक भिन्न मानचित्र को जन्म देती हैं, जिसकी व्याख्या काल्पनिक कणों के प्रसार और टकराव के रूप में की जा सकती है। [[File:LB D2Q9arrows.png|thumb|2डी लैटिस बोल्ट्जमैन के लिए डी2क्यू9 लैटिस वैक्टर का योजनाबद्ध]]एक एल्गोरिदम में, टकराव और स्ट्रीमिंग चरण होते हैं। इनसे द्रव का घनत्व विकसित होता है <math>\rho(\vec{x},t)</math>, के लिए <math>\vec{x}</math> स्थिति और <math>t</math> समय। चूँकि द्रव जाली पर होता है, घनत्व में अनेक घटक होते हैं <math>f_i, i=0,\ldots, a</math> प्रत्येक जाली बिंदु से जुड़े जाली वैक्टर की संख्या के सामान्तर। उदाहरण के तौर पर, दो आयामों में सिमुलेशन में उपयोग की जाने वाली साधारण जाली के लिए जाली वैक्टर यहां दिखाया गया है। इस जाली को आमतौर पर दो आयामों और नौ वैक्टरों के लिए D2Q9 से दर्शाया जाता है: उत्तर, पूर्व, दक्षिण और पश्चिम के साथ चार सदिश, साथ ही इकाई वर्ग के कोनों पर चार सदिश, साथ ही दोनों घटकों के साथ सदिश शून्य। फिर, उदाहरण के लिए सदिश <math>\vec{e}_4=(0,-1)</math>, यानी, यह दक्षिण की ओर इंगित करता है और इसलिए इसका कोई नहीं है <math>x</math> घटक लेकिन ए <math>y</math> का घटक <math>-1</math>. तब केंद्रीय जाली बिंदु पर कुल घनत्व के नौ घटकों में से एक, <math>f_4(\vec{x},t)</math>, बिंदु पर द्रव का वह भाग है <math>\vec{x}</math> की जाली इकाइयों में गति से, दक्षिण की ओर बढ़ रहा है।
सीएफडी विधियों के विपरीत, जो स्थूल गुणों (अर्थात, द्रव्यमान, गति और ऊर्जा) के संरक्षण समीकरणों को संख्यात्मक रूप से हल करते हैं, एलबीएम काल्पनिक कणों से युक्त तरल पदार्थ को मॉडल करता है, और ऐसे कण भिन्न जाली पर लगातार प्रसार और टकराव की प्रक्रिया करते हैं। अपनी कणीय प्रकृति और स्थानीय गतिशीलता के कारण, एलबीएम के अन्य पारंपरिक सीएफडी तरीकों की तुलना में अनेक फायदे हैं, विशेष रूप से समष्टि सीमाओं से निपटने, सूक्ष्म अंतःक्रियाओं को सम्मिलित करने और एल्गोरिदम के समानांतरीकरण में। जाली [[बोल्ट्ज़मान समीकरण]] की भिन्न व्याख्या असतत-वेग बोल्ट्ज़मान समीकरण की है. आंशिक अंतर समीकरणों की प्रणाली के समाधान की संख्यात्मक विधियाँ एक भिन्न मानचित्र को जन्म देती हैं, जिसकी व्याख्या काल्पनिक कणों के प्रसार और टकराव के रूप में की जा सकती है। [[File:LB D2Q9arrows.png|thumb|2डी लैटिस बोल्ट्जमैन के लिए डी2क्यू9 लैटिस वैक्टर का योजनाबद्ध]]एक एल्गोरिदम में, टकराव और स्ट्रीमिंग चरण होते हैं। इनसे द्रव का घनत्व विकसित होता है <math>\rho(\vec{x},t)</math>, के लिए <math>\vec{x}</math> स्थिति और <math>t</math> समय। चूँकि द्रव जाली पर होता है, घनत्व में अनेक घटक होते हैं <math>f_i, i=0,\ldots, a</math> प्रत्येक जाली बिंदु से जुड़े जाली वैक्टर की संख्या के सामान्तर। उदाहरण के तौर पर, दो आयामों में सिमुलेशन में उपयोग की जाने वाली साधारण जाली के लिए जाली वैक्टर यहां दिखाया गया है। इस जाली को सामान्यतः दो आयामों और नौ वैक्टरों के लिए D2Q9 से दर्शाया जाता है: उत्तर, पूर्व, दक्षिण और पश्चिम के साथ चार सदिश, साथ ही इकाई वर्ग के कोनों पर चार सदिश, साथ ही दोनों घटकों के साथ सदिश शून्य। फिर, उदाहरण के लिए सदिश <math>\vec{e}_4=(0,-1)</math>, अर्थात, यह दक्षिण की ओर इंगित करता है और इसलिए इसका कोई नहीं है <math>x</math> घटक किन्तु ए <math>y</math> का घटक <math>-1</math>. तब केंद्रीय जाली बिंदु पर कुल घनत्व के नौ घटकों में से एक, <math>f_4(\vec{x},t)</math>, बिंदु पर द्रव का वह भाग है <math>\vec{x}</math> की जाली इकाइयों में गति से, दक्षिण की ओर बढ़ रहा है।


फिर समय में द्रव को विकसित करने वाले चरण हैं:<ref name=":0">{{Cite journal|last1=Chen|first1=Shiyi|last2=Doolen|first2=Gary D.|date=1998|journal=Annual Review of Fluid Mechanics|language=en|volume=30|issue=1|pages=329–364|doi=10.1146/annurev.fluid.30.1.329|issn=0066-4189|title=द्रव प्रवाह के लिए जाली बोल्ट्ज़मैन विधि|bibcode=1998AnRFM..30..329C}}</ref>
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; '''टक्कर चरण''':
; '''टक्कर चरण''':
: <math>f_i(\vec{x},t+\delta_t) = f_i(\vec{x},t) + \frac{f_i^{eq}(\vec{x},t)-f_i(\vec{x},t)}{\tau_f} \,\!</math>
: <math>f_i(\vec{x},t+\delta_t) = f_i(\vec{x},t) + \frac{f_i^{eq}(\vec{x},t)-f_i(\vec{x},t)}{\tau_f} \,\!</math>
: जो भटनागर ग्रॉस एंड क्रूक (बीजीके) है<ref>{{Cite journal|last1=Bhatnagar|first1=P. L.|last2=Gross|first2=E. P.|last3=Krook|first3=M.|date=1954-05-01|title=गैसों में टकराव प्रक्रियाओं के लिए एक मॉडल। I. आवेशित और तटस्थ एक-घटक प्रणालियों में छोटे आयाम वाली प्रक्रियाएं|journal=Physical Review|language=en|volume=94|issue=3|pages=511–525|doi=10.1103/PhysRev.94.511|bibcode=1954PhRv...94..511B|issn=0031-899X}}</ref> द्रव के अणुओं के मध्य टकराव के माध्यम से संतुलन में छूट के लिए मॉडल। <math>f_i^{eq}(\vec{x},t)</math> वहां वर्तमान घनत्व पर दिशा i के अनुदिश संतुलन घनत्व है। मॉडल मानता है कि द्रव स्थानीय रूप से विशिष्ट समय पैमाने पर संतुलन में आराम करता है <math>\tau_f</math>. यह समय पैमाना गतिक श्यानता निर्धारित करता है, यह जितना बड़ा होगा, गतिक श्यानता उतनी ही अधिक होगी।
: जो भटनागर ग्रॉस एंड क्रूक (बीजीके) है<ref>{{Cite journal|last1=Bhatnagar|first1=P. L.|last2=Gross|first2=E. P.|last3=Krook|first3=M.|date=1954-05-01|title=गैसों में टकराव प्रक्रियाओं के लिए एक मॉडल। I. आवेशित और तटस्थ एक-घटक प्रणालियों में छोटे आयाम वाली प्रक्रियाएं|journal=Physical Review|language=en|volume=94|issue=3|pages=511–525|doi=10.1103/PhysRev.94.511|bibcode=1954PhRv...94..511B|issn=0031-899X}}</ref> द्रव के अणुओं के मध्य टकराव के माध्यम से संतुलन में छूट के लिए मॉडल। <math>f_i^{eq}(\vec{x},t)</math> वहां वर्तमान घनत्व पर दिशा i के अनुदिश संतुलन घनत्व है। मॉडल मानता है कि द्रव स्थानीय रूप से विशिष्ट समय पैमाने पर संतुलन में आराम करता है <math>\tau_f</math>. यह समय मापदंड गतिक श्यानता निर्धारित करता है, यह जितना बड़ा होगा, गतिक श्यानता उतनी ही अधिक होगी।
; स्ट्रीमिंग चरण:<math>f_i(\vec{x}+\vec{e}_i,t+\delta_t) =f_i(\vec{x},t) \,\! </math>
; स्ट्रीमिंग चरण:<math>f_i(\vec{x}+\vec{e}_i,t+\delta_t) =f_i(\vec{x},t) \,\! </math>
: जैसा <math>f_i(\vec{x},t)</math> परिभाषा के अनुसार, बिंदु पर द्रव घनत्व है <math>\vec{x}</math> समय पर <math>t</math>के वेग से घूम रहा है <math>\vec{e}_i</math> प्रति समय कदम पर, फिर अगली बार कदम पर <math>t+\delta_t</math> यह बिंदु की ओर प्रवाहित हो चुका होगा <math>\vec{x}+\vec{e}_i</math>.
: जैसा <math>f_i(\vec{x},t)</math> परिभाषा के अनुसार, बिंदु पर द्रव घनत्व है <math>\vec{x}</math> समय पर <math>t</math>के वेग से घूम रहा है <math>\vec{e}_i</math> प्रति समय कदम पर, फिर अगली बार कदम पर <math>t+\delta_t</math> यह बिंदु की ओर प्रवाहित हो चुका होगा <math>\vec{x}+\vec{e}_i</math>.
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=='''फायदे'''==
=='''फायदे'''==


* एलबीएम को बड़े पैमाने पर समानांतर (कंप्यूटिंग) पर कुशलतापूर्वक चलाने के लिए डिजाइन किया गया था, जिसमें सस्ती एम्बेडेड [[क्षेत्र में प्रोग्राम की जा सकने वाली द्वार श्रंखला]] और [[डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर]] से लेकर [[ ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट |ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट]] और विषम क्लस्टर और सुपर कंप्यूटर (धीमे इंटरकनेक्शन नेटवर्क के साथ भी) शामिल थे। यह जटिल भौतिकी और परिष्कृत एल्गोरिदम को सक्षम बनाता है। दक्षता गुणात्मक रूप से नए स्तर की समझ की ओर ले जाती है क्योंकि यह उन समस्याओं को हल करने की अनुमति देती है जिनका पहले समाधान नहीं किया जा सकता था (या केवल अपर्याप्त सटीकता के साथ)।
* एलबीएम को बड़े पैमाने पर समानांतर (कंप्यूटिंग) पर कुशलतापूर्वक चलाने के लिए डिजाइन किया गया था, जिसमें सस्ती एम्बेडेड [[क्षेत्र में प्रोग्राम की जा सकने वाली द्वार श्रंखला]] और [[डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर]] से लेकर [[ ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट |ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट]] और विषम क्लस्टर और सुपर कंप्यूटर (धीमे इंटरकनेक्शन नेटवर्क के साथ भी) सम्मिलित थे। यह समष्टि भौतिकी और परिष्कृत एल्गोरिदम को सक्षम बनाता है। दक्षता गुणात्मक रूप से नए स्तर की समझ की ओर ले जाती है क्योंकि यह उन समस्याओं को हल करने की अनुमति देती है जिनका पहले समाधान नहीं किया जा सकता था (या केवल अपर्याप्त त्रुटिहीनता के साथ)।
* यह विधि किसी तरल पदार्थ के आणविक विवरण से उत्पन्न होती है और इसमें अणुओं के मध्य परस्पर क्रिया के ज्ञान से उत्पन्न भौतिक शब्दों को सीधे शामिल किया जा सकता है। इसलिए यह मौलिक अनुसंधान में अनिवार्य उपकरण है, क्योंकि यह सिद्धांत के विस्तार और संबंधित संख्यात्मक मॉडल के निर्माण के मध्य के चक्र को छोटा रखता है।
* यह विधि किसी तरल पदार्थ के आणविक विवरण से उत्पन्न होती है और इसमें अणुओं के मध्य परस्पर क्रिया के ज्ञान से उत्पन्न भौतिक शब्दों को सीधे सम्मिलित किया जा सकता है। इसलिए यह मौलिक अनुसंधान में अनिवार्य उपकरण है, क्योंकि यह सिद्धांत के विस्तार और संबंधित संख्यात्मक मॉडल के निर्माण के मध्य के चक्र को छोटा रखता है।
* ऐसे समय में स्वचालित डेटा प्री-प्रोसेसिंग और जाली निर्माण जो कुल सिमुलेशन का छोटा सा हिस्सा होता है।
* ऐसे समय में स्वचालित डेटा प्री-प्रोसेसिंग और जाली निर्माण जो कुल सिमुलेशन का छोटा सा हिस्सा होता है।
* समानांतर डेटा विश्लेषण, पोस्ट-प्रोसेसिंग और मूल्यांकन।
* समानांतर डेटा विश्लेषण, पोस्ट-प्रोसेसिंग और मूल्यांकन।
* छोटी बूंदों और बुलबुले के साथ पूरी तरह से हल किया गया बहु-चरण प्रवाह।
* छोटी बूंदों और बुलबुले के साथ पूरी तरह से हल किया गया बहु-चरण प्रवाह।
* जटिल ज्यामिति और छिद्रपूर्ण मीडिया के माध्यम से पूरी तरह से हल किया गया प्रवाह।
* समष्टि ज्यामिति और छिद्रपूर्ण मीडिया के माध्यम से पूरी तरह से हल किया गया प्रवाह।
* गर्मी हस्तांतरण और रासायनिक प्रतिक्रियाओं के साथ जटिल, युग्मित प्रवाह।
* गर्मी हस्तांतरण और रासायनिक प्रतिक्रियाओं के साथ समष्टि, युग्मित प्रवाह।


=='''सीमाएँ'''==
=='''सीमाएँ'''==
जटिल द्रव प्रणालियों के अनुकरण में एलबीएम की बढ़ती लोकप्रियता के बावजूद, इस नवीन दृष्टिकोण की कुछ सीमाएँ हैं। वर्तमान में, [[वायुगतिकी]] में उच्च-मैक संख्या प्रवाह अभी भी एलबीएम के लिए कठिन है, और सुसंगत थर्मो-हाइड्रोडायनामिक योजना अनुपस्थित है। हालाँकि, नेवियर-स्टोक्स आधारित सीएफडी की तरह, गर्मी हस्तांतरण (ठोस-आधारित चालन, संवहन और विकिरण) सिमुलेशन क्षमता को सक्षम करने के लिए एलबीएम विधियों को थर्मल-विशिष्ट समाधानों के साथ सफलतापूर्वक जोड़ा गया है। मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट मॉडल के लिए, इंटरफ़ेस की मोटाई आमतौर पर बड़ी होती है और वास्तविक तरल पदार्थों की तुलना में इंटरफ़ेस में घनत्व अनुपात छोटा होता है। हाल ही में इस समस्या का समाधान युआन और लौरा ए शेफ़र द्वारा किया गया है जिन्होंने शान और चेन, स्विफ्ट, और हे, चेन और झांग के मॉडल में सुधार किया है। वह केवल राज्य के समीकरण को बदलकर 1000:1 के घनत्व अनुपात तक पहुंचने में सक्षम थे। उच्च गति वाले द्रव प्रवाह की मॉडलिंग की सीमा को दूर करने के लिए गैलिलियन ट्रांसफ़ॉर्मेशन क्रियान्वित करने का प्रस्ताव किया गया है।<ref>Amir H. Hedjripour, David P. Callaghan & Tom E. Baldock, Generalized transformation of the lattice Boltzmann method for shallow water flows, https://doi.org/10.1080/00221686.2016.1168881</ref>
समष्टि द्रव प्रणालियों के अनुकरण में एलबीएम की बढ़ती लोकप्रियता के अतिरिक्त, इस नवीन दृष्टिकोण की कुछ सीमाएँ हैं। वर्तमान में, [[वायुगतिकी]] में उच्च-मैक संख्या प्रवाह अभी भी एलबीएम के लिए कठिन है, और सुसंगत थर्मो-हाइड्रोडायनामिक योजना अनुपस्थित है। चूँकि, नेवियर-स्टोक्स आधारित सीएफडी की तरह, गर्मी हस्तांतरण (ठोस-आधारित चालन, संवहन और विकिरण) सिमुलेशन क्षमता को सक्षम करने के लिए एलबीएम विधियों को थर्मल-विशिष्ट समाधानों के साथ सफलतापूर्वक जोड़ा गया है। मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट मॉडल के लिए, इंटरफ़ेस की मोटाई सामान्यतः बड़ी होती है और वास्तविक तरल पदार्थों की तुलना में इंटरफ़ेस में घनत्व अनुपात छोटा होता है। हाल ही में इस समस्या का समाधान युआन और लौरा ए शेफ़र द्वारा किया गया है जिन्होंने शान और चेन, स्विफ्ट, और हे, चेन और झांग के मॉडल में सुधार किया है। वह केवल राज्य के समीकरण को बदलकर 1000:1 के घनत्व अनुपात तक पहुंचने में सक्षम थे। उच्च गति वाले द्रव प्रवाह की मॉडलिंग की सीमा को दूर करने के लिए गैलिलियन ट्रांसफ़ॉर्मेशन क्रियान्वित करने का प्रस्ताव किया गया है।<ref>Amir H. Hedjripour, David P. Callaghan & Tom E. Baldock, Generalized transformation of the lattice Boltzmann method for shallow water flows, https://doi.org/10.1080/00221686.2016.1168881</ref>


फिर भी, पिछले बीस वर्षों के दौरान इस पद्धति के व्यापक अनुप्रयोगों और तेज़ प्रगति ने [[microfluidics|माइक्रोफ्लुइडिक्स]]  सहित कम्प्यूटेशनल भौतिकी में इसकी क्षमता साबित कर दी है: एलबीएम उच्च नुडसेन संख्या प्रवाह के क्षेत्र में आशाजनक परिणाम प्रदर्शित करता है।
फिर भी, पिछले बीस वर्षों के समय इस पद्धति के व्यापक अनुप्रयोगों और तेज़ प्रगति ने [[microfluidics|माइक्रोफ्लुइडिक्स]]  सहित कम्प्यूटेशनल भौतिकी में इसकी क्षमता सिद्ध करना  कर दी है: एलबीएम उच्च नुडसेन संख्या प्रवाह के क्षेत्र में आशाजनक परिणाम प्रदर्शित करता है।


==एलजीए पद्धति से विकास==
==एलजीए पद्धति से विकास==
एलबीएम की उत्पत्ति जाली गैस ऑटोमेटा (एलजीए) विधि से हुई है, जिसे सरलीकृत काल्पनिक [[आणविक गतिशीलता]] मॉडल के रूप में माना जा सकता है जिसमें स्थान, समय और कण वेग सभी भिन्न-भिन्न हैं। उदाहरण के लिए, 2-आयामी लैटिस_गैस_ऑटोमेटन हेक्सागोनल_ग्रिड्स में प्रत्येक जाली नोड त्रिकोणीय जाली पर 6 जाली वेगों द्वारा अपने पड़ोसियों से जुड़ा होता है; किसी जाली नोड पर दिए गए जाली वेग के साथ चलते हुए या तब 0 या 1 कण हो सकते हैं। समय अंतराल के पश्चात्, प्रत्येक कण अपनी दिशा में पड़ोसी नोड की ओर बढ़ेगा; इस प्रक्रिया को प्रसार या स्ट्रीमिंग चरण कहा जाता है। जब से अधिक कण भिन्न-भिन्न दिशाओं से ही नोड पर आते हैं, तब वह टकराते हैं और टकराव के नियमों के अनुसार अपने वेग बदलते हैं। स्ट्रीमिंग चरण और टकराव चरण वैकल्पिक। उपयुक्त टकराव नियमों को टकराव से पहले और पश्चात् में [[कण संख्या]] (द्रव्यमान), गति और ऊर्जा को संरक्षित करना चाहिए। एलजीए हाइड्रोडायनामिक सिमुलेशन में उपयोग के लिए अनेक जन्मजात दोषों से ग्रस्त है: तेज प्रवाह के लिए [[गैलीलियन अपरिवर्तनशीलता]] की कमी, [[सांख्यिकीय शोर]] और जाली आकार के साथ खराब [[रेनॉल्ड्स संख्या]] स्केलिंग। हालाँकि, एलजीए [[प्रतिक्रिया प्रसार]] और आणविक गतिशीलता मॉडल की पहुंच को सरल बनाने और विस्तारित करने के लिए उपयुक्त हैं।
एलबीएम की उत्पत्ति जाली गैस ऑटोमेटा (एलजीए) विधि से हुई है, जिसे सरलीकृत काल्पनिक [[आणविक गतिशीलता]] मॉडल के रूप में माना जा सकता है जिसमें स्थान, समय और कण वेग सभी भिन्न-भिन्न हैं। उदाहरण के लिए, 2-आयामी लैटिस_गैस_ऑटोमेटन हेक्सागोनल_ग्रिड्स में प्रत्येक जाली नोड त्रिकोणीय जाली पर 6 जाली वेगों द्वारा अपने पड़ोसियों से जुड़ा होता है; किसी जाली नोड पर दिए गए जाली वेग के साथ चलते हुए या तब 0 या 1 कण हो सकते हैं। समय अंतराल के पश्चात्, प्रत्येक कण अपनी दिशा में निकटतम नोड की ओर बढ़ेगा; इस प्रक्रिया को प्रसार या स्ट्रीमिंग चरण कहा जाता है। जब से अधिक कण भिन्न-भिन्न दिशाओं से ही नोड पर आते हैं, तब वह टकराते हैं और टकराव के नियमों के अनुसार अपने वेग बदलते हैं। स्ट्रीमिंग चरण और टकराव चरण वैकल्पिक। उपयुक्त टकराव नियमों को टकराव से पहले और पश्चात् में [[कण संख्या]] (द्रव्यमान), गति और ऊर्जा को संरक्षित करना चाहिए। एलजीए हाइड्रोडायनामिक सिमुलेशन में उपयोग के लिए अनेक जन्मजात दोषों से ग्रस्त है: तेज प्रवाह के लिए [[गैलीलियन अपरिवर्तनशीलता]] की कमी, [[सांख्यिकीय शोर|सांख्यिकीय ध्वनि]] और जाली आकार के साथ खराब [[रेनॉल्ड्स संख्या]] स्केलिंग। चूँकि, एलजीए [[प्रतिक्रिया प्रसार]] और आणविक गतिशीलता मॉडल की पहुंच को सरल बनाने और विस्तारित करने के लिए उपयुक्त हैं।


एलजीए से एलबीएम में संक्रमण के लिए मुख्य प्रेरणा जाली दिशा में बूलियन कण संख्या को उसके समग्र औसत, तथाकथित घनत्व वितरण फलन के साथ प्रतिस्थापित करके सांख्यिकीय शोर को दूर करने की इच्छा थी। इस प्रतिस्थापन के साथ, असतत टकराव नियम को भी सतत फलन द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है जिसे टकराव ऑपरेटर के रूप में जाना जाता है। एलबीएम विकास में, महत्वपूर्ण सरलीकरण टकराव ऑपरेटर को [[भटनागर-ग्रॉस-क्रूक]] (बीजीके) विश्राम अवधि के साथ अनुमानित करना है। यह जाली बीजीके (एलबीजीके) मॉडल सिमुलेशन को अधिक कुशल बनाता है और परिवहन गुणांक के लचीलेपन की अनुमति देता है। दूसरी ओर, यह दिखाया गया है कि एलबीएम योजना को निरंतर बोल्ट्ज़मैन समीकरण का विशेष विच्छेदित रूप भी माना जा सकता है। [[चैपमैन-एनस्कोग सिद्धांत]] से, कोई एलबीएम एल्गोरिदम से गवर्निंग निरंतरता और नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को पुनर्प्राप्त कर सकता है।
एलजीए से एलबीएम में संक्रमण के लिए मुख्य प्रेरणा जाली दिशा में बूलियन कण संख्या को उसके समग्र औसत, तथाकथित घनत्व वितरण फलन के साथ प्रतिस्थापित करके सांख्यिकीय ध्वनि को दूर करने की इच्छा थी। इस प्रतिस्थापन के साथ, असतत टकराव नियम को भी सतत फलन द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है जिसे टकराव ऑपरेटर के रूप में जाना जाता है। एलबीएम विकास में, महत्वपूर्ण सरलीकरण टकराव ऑपरेटर को [[भटनागर-ग्रॉस-क्रूक]] (बीजीके) विश्राम अवधि के साथ अनुमानित करना है। यह जाली बीजीके (एलबीजीके) मॉडल सिमुलेशन को अधिक कुशल बनाता है और परिवहन गुणांक के लचीलेपन की अनुमति देता है। दूसरी ओर, यह दिखाया गया है कि एलबीएम योजना को निरंतर बोल्ट्ज़मैन समीकरण का विशेष विच्छेदित रूप भी माना जा सकता है। [[चैपमैन-एनस्कोग सिद्धांत]] से, कोई एलबीएम एल्गोरिदम से गवर्निंग निरंतरता और नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को पुनर्प्राप्त कर सकता है।


=='''लैटिस और डीएनक्यूएम वर्गीकरण'''==
=='''लैटिस और डीएनक्यूएम वर्गीकरण'''==
लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल को अनेक भिन्न-भिन्न लैटिस पर संचालित किया जा सकता है, दोनों क्यूबिक और त्रिकोणीय, और असतत वितरण फलन में बाकी कणों के साथ या उनके बिना।
लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल को अनेक भिन्न-भिन्न लैटिस पर संचालित किया जा सकता है, दोनों क्यूबिक और त्रिकोणीय, और असतत वितरण फलन में बाकी कणों के साथ या उनके बिना।


जाली द्वारा विभिन्न तरीकों को वर्गीकृत करने का लोकप्रिय तरीका DnQm योजना है। यहां Dn का अर्थ n आयाम है, जबकि Qm का अर्थ m गति है। उदाहरण के लिए, D3Q15 घन ग्रिड पर 3-आयामी जाली बोल्ट्ज़मैन मॉडल है, जिसमें बाकी कण मौजूद हैं। प्रत्येक नोड में क्रिस्टल आकार होता है और 15 नोड्स तक कण पहुंचा सकता है: 6 पड़ोसी नोड्स में से प्रत्येक जो सतह साझा करते हैं, 8 पड़ोसी नोड्स कोने को साझा करते हैं, और स्वयं।<ref>Succi, p. 68</ref> (D3Q15 मॉडल में 12 पड़ोसी नोड्स में जाने वाले कण शामिल नहीं हैं जो किनारे साझा करते हैं; उन्हें जोड़ने से D3Q27 मॉडल बन जाएगा।)
जाली द्वारा विभिन्न तरीकों को वर्गीकृत करने का लोकप्रिय विधि DnQm योजना है। यहां Dn का अर्थ n आयाम है, जबकि Qm का अर्थ m गति है। उदाहरण के लिए, D3Q15 घन ग्रिड पर 3-आयामी जाली बोल्ट्ज़मैन मॉडल है, जिसमें बाकी कण उपस्तिथ हैं। प्रत्येक नोड में क्रिस्टल आकार होता है और 15 नोड्स तक कण पहुंचा सकता है: 6 निकटतम नोड्स में से प्रत्येक जो सतह साझा करते हैं, 8 निकटतम नोड्स कोने को साझा करते हैं, और स्वयं।<ref>Succi, p. 68</ref> (D3Q15 मॉडल में 12 निकटतम नोड्स में जाने वाले कण सम्मिलित नहीं हैं जो किनारे साझा करते हैं; उन्हें जोड़ने से D3Q27 मॉडल बन जाएगा।)


अनुकरण से पहले स्थान और समय जैसी वास्तविक मात्राओं को जाली इकाइयों में परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है। रेनॉल्ड्स संख्या की तरह गैर-आयामी मात्राएँ समान रहती हैं।
अनुकरण से पहले स्थान और समय जैसी वास्तविक मात्राओं को जाली इकाइयों में परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है। रेनॉल्ड्स संख्या की तरह गैर-आयामी मात्राएँ समान रहती हैं।


=='''जाली इकाइयाँ रूपांतरण'''==
=='''जाली इकाइयाँ रूपांतरण'''==
अधिकांश लैटिस बोल्ट्ज़मैन सिमुलेशन में <math>\delta_x\,\!</math> जाली रिक्ति के लिए मूल इकाई है, इसलिए यदि लंबाई का डोमेन है <math>L\,\!</math> है <math>N\,\!</math> इसकी पूरी लंबाई के साथ जाली इकाइयों को, अंतरिक्ष इकाई के रूप में परिभाषित किया गया है <math>\delta_x=L/N\,\!</math>. जाली बोल्ट्ज़मैन सिमुलेशन में गति आमतौर पर ध्वनि की गति के संदर्भ में दी जाती है। इसलिए असतत समय इकाई को इस प्रकार दिया जा सकता है <math>\delta_t = \frac{\delta_x}{C_s}\,\!</math>, जहां हर <math>C_s</math> ध्वनि की भौतिक गति है.<ref>Succi, Appendix D (p. 261-262)</ref>
अधिकांश लैटिस बोल्ट्ज़मैन सिमुलेशन में <math>\delta_x\,\!</math> जाली रिक्ति के लिए मूल इकाई है, इसलिए यदि लंबाई का डोमेन है <math>L\,\!</math> है <math>N\,\!</math> इसकी पूरी लंबाई के साथ जाली इकाइयों को, अंतरिक्ष इकाई के रूप में परिभाषित किया गया है <math>\delta_x=L/N\,\!</math>. जाली बोल्ट्ज़मैन सिमुलेशन में गति सामान्यतः ध्वनि की गति के संदर्भ में दी जाती है। इसलिए असतत समय इकाई को इस प्रकार दिया जा सकता है <math>\delta_t = \frac{\delta_x}{C_s}\,\!</math>, जहां हर <math>C_s</math> ध्वनि की भौतिक गति है.<ref>Succi, Appendix D (p. 261-262)</ref>
छोटे पैमाने के प्रवाह के लिए (जैसे कि झरझरा मीडिया यांत्रिकी में देखा जाता है), ध्वनि की वास्तविक गति के साथ संचालन करने से अस्वीकार्य रूप से कम समय के कदम हो सकते हैं। इसलिए जाली मैक संख्या को वास्तविक [[मच संख्या]] से कहीं अधिक बड़ा करना और रेनॉल्ड्स संख्या को संरक्षित करने के लिए चिपचिपाहट बढ़ाकर इसकी भरपाई करना आम बात है।<ref>Succi, chapter 8.3, p. 117-119</ref>
छोटे पैमाने के प्रवाह के लिए (जैसे कि झरझरा मीडिया यांत्रिकी में देखा जाता है), ध्वनि की वास्तविक गति के साथ संचालन करने से अस्वीकार्य रूप से कम समय के कदम हो सकते हैं। इसलिए जाली मैक संख्या को वास्तविक [[मच संख्या]] से कहीं अधिक बड़ा करना और रेनॉल्ड्स संख्या को संरक्षित करने के लिए चिपचिपाहट बढ़ाकर इसकी भरपाई करना आम बात है।<ref>Succi, chapter 8.3, p. 117-119</ref>
==मिश्रण का अनुकरण==
==मिश्रण का अनुकरण==
गतिशील और विकृत [[इंटरफ़ेस (रसायन विज्ञान)]] के कारण मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट प्रवाह का अनुकरण पारंपरिक सीएफडी के लिए सदैव चुनौती रहा है। अधिक मौलिक रूप से, विभिन्न [[चरण (पदार्थ)]] (तरल और वाष्प) या घटकों (जैसे, तेल और पानी) के मध्य इंटरफेस द्रव अणुओं के मध्य विशिष्ट बातचीत से उत्पन्न होता है। इसलिए, इस तरह की सूक्ष्म अंतःक्रियाओं को स्थूल नेवियर-स्टोक्स समीकरण में क्रियान्वित करना मुश्किल है। हालाँकि, एलबीएम में, पार्टिकुलेट कैनेटीक्स टकराव ऑपरेटर को संशोधित करके अंतर्निहित सूक्ष्म इंटरैक्शन को शामिल करने का अपेक्षाकृत आसान और सुसंगत तरीका प्रदान करता है। अनेक एलबीएम मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट मॉडल विकसित किए गए हैं। यहां चरण पृथक्करण कण गतिशीलता से स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं और पारंपरिक सीएफडी विधियों की तरह इंटरफेस में हेरफेर करने के लिए किसी विशेष उपचार की आवश्यकता नहीं होती है। मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट एलबीएम मॉडल के सफल अनुप्रयोग विभिन्न जटिल द्रव प्रणालियों में पाए जा सकते हैं, जिनमें इंटरफ़ेस अस्थिरता, [[तरल बुलबुला]]/बूंद की गतिशीलता, ठोस सतहों पर [[गीला]]पन, इंटरफेशियल स्लिप और [[छोटी बूंद]] इलेक्ट्रोहाइड्रोडायनामिक विकृति शामिल हैं।
गतिशील और विकृत [[इंटरफ़ेस (रसायन विज्ञान)]] के कारण मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट प्रवाह का अनुकरण पारंपरिक सीएफडी के लिए सदैव चुनौती रहा है। अधिक मौलिक रूप से, विभिन्न [[चरण (पदार्थ)]] (तरल और वाष्प) या घटकों (जैसे, तेल और पानी) के मध्य इंटरफेस द्रव अणुओं के मध्य विशिष्ट बातचीत से उत्पन्न होता है। इसलिए, इस तरह की सूक्ष्म अंतःक्रियाओं को स्थूल नेवियर-स्टोक्स समीकरण में क्रियान्वित करना कठिनाई है। चूँकि, एलबीएम में, पार्टिकुलेट कैनेटीक्स टकराव ऑपरेटर को संशोधित करके अंतर्निहित सूक्ष्म इंटरैक्शन को सम्मिलित करने का अपेक्षाकृत आसान और सुसंगत विधि प्रदान करता है। अनेक एलबीएम मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट मॉडल विकसित किए गए हैं। यहां चरण पृथक्करण कण गतिशीलता से स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं और पारंपरिक सीएफडी विधियों की तरह इंटरफेस में हेरफेर करने के लिए किसी विशेष उपचार की आवश्यकता नहीं होती है। मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट एलबीएम मॉडल के सफल अनुप्रयोग विभिन्न समष्टि द्रव प्रणालियों में पाए जा सकते हैं, जिनमें इंटरफ़ेस अस्थिरता, [[तरल बुलबुला]]/बूंद की गतिशीलता, ठोस सतहों पर [[गीला]]पन, इंटरफेशियल स्लिप और [[छोटी बूंद]] इलेक्ट्रोहाइड्रोडायनामिक विकृति सम्मिलित हैं।


कम-मैक संख्या शासन पर महत्वपूर्ण घनत्व भिन्नता को समायोजित करने में सक्षम गैस मिश्रण दहन के अनुकरण के लिए जाली बोल्ट्ज़मैन मॉडल हाल ही में प्रस्तावित किया गया है।<ref>{{cite journal|last1=Di Rienzo|first1=A. Fabio|last2=Asinari|first2=Pietro|last3=Chiavazzo|first3=Eliodoro|last4=Prasianakis|first4=Nikolaos|last5=Mantzaras|first5=John|title=प्रतिक्रियाशील प्रवाह सिमुलेशन के लिए लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल|journal=EPL|date=2012|volume=98|issue=3|doi=10.1209/0295-5075/98/34001|bibcode = 2012EL.....9834001D|pages=34001|s2cid=121908046 |url=http://porto.polito.it/2496261/1/REACTIVE_resubmission_fin.pdf}}</ref>
कम-मैक संख्या शासन पर महत्वपूर्ण घनत्व भिन्नता को समायोजित करने में सक्षम गैस मिश्रण दहन के अनुकरण के लिए जाली बोल्ट्ज़मैन मॉडल हाल ही में प्रस्तावित किया गया है।<ref>{{cite journal|last1=Di Rienzo|first1=A. Fabio|last2=Asinari|first2=Pietro|last3=Chiavazzo|first3=Eliodoro|last4=Prasianakis|first4=Nikolaos|last5=Mantzaras|first5=John|title=प्रतिक्रियाशील प्रवाह सिमुलेशन के लिए लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल|journal=EPL|date=2012|volume=98|issue=3|doi=10.1209/0295-5075/98/34001|bibcode = 2012EL.....9834001D|pages=34001|s2cid=121908046 |url=http://porto.polito.it/2496261/1/REACTIVE_resubmission_fin.pdf}}</ref>
इस संबंध में, यह ध्यान देने योग्य है कि, चूंकि एलबीएम क्षेत्रों के बड़े समूह (पारंपरिक सीएफडी की तुलना में) से संबंधित है, जहां तक ​​​​बड़े विस्तृत दहन तंत्र का संबंध है, प्रतिक्रियाशील गैस मिश्रण का सिमुलेशन मेमोरी मांग के संदर्भ में कुछ अतिरिक्त चुनौतियां पेश करता है। हालाँकि, व्यवस्थित मॉडल कटौती तकनीकों का सहारा लेकर उन मुद्दों को संबोधित किया जा सकता है।<ref>{{cite journal|last1=Chiavazzo|first1=Eliodoro|last2=Karlin|first2=Ilya|last3=Gorban|first3=Alexander|last4=Boulouchos|first4=Konstantinos|title=दहन सिमुलेशन के लिए लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि के साथ मॉडल कटौती तकनीक का युग्मन|journal=Combust. Flame|date=2010|volume=157|issue=10|pages=1833–1849|doi=10.1016/j.combustflame.2010.06.009}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Chiavazzo|first1=Eliodoro|last2=Karlin|first2=Ilya|last3=Gorban|first3=Alexander|last4=Boulouchos|first4=Konstantinos|title=लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि के माध्यम से विस्तृत दहन क्षेत्रों का कुशल सिमुलेशन|journal=International Journal of Numerical Methods for Heat & Fluid Flow|date=2012|volume=21|issue=5|doi=10.1108/09615531111135792|pages=494–517|url=http://porto.polito.it/2375176/}}<!--http://porto.polito.it/2375176/1/s1_ln717172695844769_1939656818Hwf_1852670004IdV_9634528827171726PDF_HI0001.pdf--></ref><ref>{{cite journal|last1=Chiavazzo|first1=Eliodoro|last2=Karlin|first2=Ilya|last3=Gorban|first3=Alexander|last4=Boulouchos|first4=Konstantinos|title=लैटिस बोल्ट्ज़मैन और कम रासायनिक गतिकी के माध्यम से दहन सिमुलेशन|journal=Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment|date=2009|doi=10.1088/1742-5468/2009/06/P06013|bibcode = 2009JSMTE..06..013C|volume=2009|issue=6|pages=P06013|s2cid=6459762 }}</ref>
इस संबंध में, यह ध्यान देने योग्य है कि, चूंकि एलबीएम क्षेत्रों के बड़े समूह (पारंपरिक सीएफडी की तुलना में) से संबंधित है, जहां तक ​​​​बड़े विस्तृत दहन तंत्र का संबंध है, प्रतिक्रियाशील गैस मिश्रण का सिमुलेशन मेमोरी मांग के संदर्भ में कुछ अतिरिक्त चुनौतियां प्रस्तुत करता है। चूँकि, व्यवस्थित मॉडल कटौती विधि  ों का सहारा लेकर उन विवादों  को संबोधित किया जा सकता है।<ref>{{cite journal|last1=Chiavazzo|first1=Eliodoro|last2=Karlin|first2=Ilya|last3=Gorban|first3=Alexander|last4=Boulouchos|first4=Konstantinos|title=दहन सिमुलेशन के लिए लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि के साथ मॉडल कटौती तकनीक का युग्मन|journal=Combust. Flame|date=2010|volume=157|issue=10|pages=1833–1849|doi=10.1016/j.combustflame.2010.06.009}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Chiavazzo|first1=Eliodoro|last2=Karlin|first2=Ilya|last3=Gorban|first3=Alexander|last4=Boulouchos|first4=Konstantinos|title=लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि के माध्यम से विस्तृत दहन क्षेत्रों का कुशल सिमुलेशन|journal=International Journal of Numerical Methods for Heat & Fluid Flow|date=2012|volume=21|issue=5|doi=10.1108/09615531111135792|pages=494–517|url=http://porto.polito.it/2375176/}}<!--http://porto.polito.it/2375176/1/s1_ln717172695844769_1939656818Hwf_1852670004IdV_9634528827171726PDF_HI0001.pdf--></ref><ref>{{cite journal|last1=Chiavazzo|first1=Eliodoro|last2=Karlin|first2=Ilya|last3=Gorban|first3=Alexander|last4=Boulouchos|first4=Konstantinos|title=लैटिस बोल्ट्ज़मैन और कम रासायनिक गतिकी के माध्यम से दहन सिमुलेशन|journal=Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment|date=2009|doi=10.1088/1742-5468/2009/06/P06013|bibcode = 2009JSMTE..06..013C|volume=2009|issue=6|pages=P06013|s2cid=6459762 }}</ref>
=='''थर्मल जाली-बोल्ट्ज़मैन विधि'''==
=='''थर्मल जाली-बोल्ट्ज़मैन विधि'''==


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{{See also|नेवियर-स्टोक्स समीकरणों की व्युत्पत्ति}}
{{See also|नेवियर-स्टोक्स समीकरणों की व्युत्पत्ति}}


असतत जाली बोल्ट्ज़मैन समीकरण से शुरू करना (प्रयुक्त टकराव ऑपरेटर के कारण एलबीजीके समीकरण के रूप में भी जाना जाता है)। हम पहले एलबीई के बाईं ओर के बारे में दूसरे क्रम की टेलर श्रृंखला का विस्तार करते हैं। इसे सरल प्रथम-क्रम टेलर विस्तार के स्थान पर चुना गया है क्योंकि असतत एलबीई को पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता है। दूसरे क्रम की टेलर श्रृंखला का विस्तार करते समय, शून्य व्युत्पन्न पद और दाईं ओर का पहला पद रद्द हो जाएगा, जिससे टेलर विस्तार और टकराव ऑपरेटर का केवल पहला और दूसरा व्युत्पन्न पद बचेगा:
असतत जाली बोल्ट्ज़मैन समीकरण से प्रारंभ करना (प्रयुक्त टकराव ऑपरेटर के कारण एलबीजीके समीकरण के रूप में भी जाना जाता है)। हम पहले एलबीई के बाईं ओर के बारे में दूसरे क्रम की टेलर श्रृंखला का विस्तार करते हैं। इसे सरल प्रथम-क्रम टेलर विस्तार के स्थान पर चुना गया है क्योंकि असतत एलबीई को पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता है। दूसरे क्रम की टेलर श्रृंखला का विस्तार करते समय, शून्य व्युत्पन्न पद और दाईं ओर का पहला पद रद्द हो जाएगा, जिससे टेलर विस्तार और टकराव ऑपरेटर का केवल पहला और दूसरा व्युत्पन्न पद बचेगा:


:<math>f_i(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t) = f_i(\vec{x},t) + \frac{\delta_t}{\tau_f} (f_i^{eq}-f_i).</math>
:<math>f_i(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t) = f_i(\vec{x},t) + \frac{\delta_t}{\tau_f} (f_i^{eq}-f_i).</math>
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:<math> \Pi_{xy}^{(0)} = \sum_{i}\vec{e}_{ix}\vec{e}_{iy}  f_i^{eq} = p\delta_{xy} + \rho u_x u_y,</math>
:<math> \Pi_{xy}^{(0)} = \sum_{i}\vec{e}_{ix}\vec{e}_{iy}  f_i^{eq} = p\delta_{xy} + \rho u_x u_y,</math>
:<math> \Pi_{xy}^{(1)} = \left( 1 - \frac{1}{2 \tau} \right) \sum_{i}\vec{e}_{ix}\vec{e}_{iy} f_i^{(1)} = \nu\left(\nabla_x \left( \rho \vec{u}_y \right) + \nabla_y \left( \rho \vec{u}_x \right)\right).</math>
:<math> \Pi_{xy}^{(1)} = \left( 1 - \frac{1}{2 \tau} \right) \sum_{i}\vec{e}_{ix}\vec{e}_{iy} f_i^{(1)} = \nu\left(\nabla_x \left( \rho \vec{u}_y \right) + \nabla_y \left( \rho \vec{u}_x \right)\right).</math>
अंत में, नेवियर-स्टोक्स समीकरण को इस धारणा के तहत पुनः प्राप्त किया गया है कि घनत्व भिन्नता छोटी है:
अंत में, नेवियर-स्टोक्स समीकरण को इस धारणा के अनुसार  पुनः प्राप्त किया गया है कि घनत्व भिन्नता छोटी है:


:<math> \rho \left( \frac{\partial \vec{u}_{x}}{\partial t} + \nabla_{y}\cdot\vec{u}_{x}\vec{u}_{y}\right) = -\nabla_{x}p + \nu\nabla_{y}\cdot\left(\nabla_x \left( \rho \vec{u}_y \right) + \nabla_y \left( \rho \vec{u}_x \right)\right).</math>
:<math> \rho \left( \frac{\partial \vec{u}_{x}}{\partial t} + \nabla_{y}\cdot\vec{u}_{x}\vec{u}_{y}\right) = -\nabla_{x}p + \nu\nabla_{y}\cdot\left(\nabla_x \left( \rho \vec{u}_y \right) + \nabla_y \left( \rho \vec{u}_x \right)\right).</math>
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:<math> \rho\vec{u} = \int \vec{e}f \, d\vec{e},</math>
:<math> \rho\vec{u} = \int \vec{e}f \, d\vec{e},</math>
:<math> \frac{\rho DRT}{2} = \rho\epsilon =  \int g \, d\vec{e}.</math>
:<math> \frac{\rho DRT}{2} = \rho\epsilon =  \int g \, d\vec{e}.</math>
जाली बोल्ट्ज़मैन विधि अंतरिक्ष को जाली तक सीमित करके और वेग स्थान को सूक्ष्म वेगों के भिन्न समूह तक सीमित करके इस समीकरण को भिन्न करती है (यानी)। <math>\vec{e}_i = (\vec{e}_{ix},\vec{e}_{iy})</math>). उदाहरण के लिए D2Q9, D3Q15 और D3Q19 में सूक्ष्म वेग इस प्रकार दिए गए हैं:
जाली बोल्ट्ज़मैन विधि अंतरिक्ष को जाली तक सीमित करके और वेग स्थान को सूक्ष्म वेगों के भिन्न समूह तक सीमित करके इस समीकरण को भिन्न करती है (अर्थात)। <math>\vec{e}_i = (\vec{e}_{ix},\vec{e}_{iy})</math>). उदाहरण के लिए D2Q9, D3Q15 और D3Q19 में सूक्ष्म वेग इस प्रकार दिए गए हैं:


:<math>\vec{e}_i = c\times
:<math>\vec{e}_i = c\times
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:<math>f_i(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t)-f_i(\vec{x},t) + F_i = \Omega(f),</math>
:<math>f_i(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t)-f_i(\vec{x},t) + F_i = \Omega(f),</math>
:<math>g_i(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t)-g_i(\vec{x},t) + G_i = \Omega(g).</math>
:<math>g_i(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t)-g_i(\vec{x},t) + G_i = \Omega(g).</math>
टकराव ऑपरेटर का अनुमान अक्सर बीजीके टकराव ऑपरेटर द्वारा लगाया जाता है, बशर्ते कि यह संरक्षण कानूनों को भी पूरा करता हो:
टकराव ऑपरेटर का अनुमान अधिकांशतः बीजीके टकराव ऑपरेटर द्वारा लगाया जाता है, परंतु कि यह संरक्षण नियमों को भी पूरा करता हो:


:<math>\Omega(f) = \frac{1}{\tau_f} (f_i^\text{eq} - f_i),</math>
:<math>\Omega(f) = \frac{1}{\tau_f} (f_i^\text{eq} - f_i),</math>
:<math>\Omega(g) = \frac{1}{\tau_g} (g_i^\text{eq} - g_i).</math>
:<math>\Omega(g) = \frac{1}{\tau_g} (g_i^\text{eq} - g_i).</math>
टकराव ऑपरेटर में <math>f_i^\text{eq}</math> असतत है, {{clarify span|संतुलन कण संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन|date=नवंबर 2015}}. D2Q9 और D3Q19 में, इसे निरंतर और असतत रूप में असम्पीडित प्रवाह के लिए नीचे दिखाया गया है जहां D, R, और T क्रमशः आयाम, सार्वभौमिक गैस स्थिरांक और पूर्ण तापमान हैं। सतत से असतत रूप के लिए आंशिक व्युत्पत्ति दूसरे क्रम की सटीकता के लिए सरल व्युत्पत्ति के माध्यम से प्रदान की जाती है।
टकराव ऑपरेटर में <math>f_i^\text{eq}</math> असतत है, {{clarify span|संतुलन कण संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन|date=नवंबर 2015}}. D2Q9 और D3Q19 में, इसे निरंतर और असतत रूप में असम्पीडित प्रवाह के लिए नीचे दिखाया गया है जहां D, R, और T क्रमशः आयाम, सार्वभौमिक गैस स्थिरांक और पूर्ण तापमान हैं। सतत से असतत रूप के लिए आंशिक व्युत्पत्ति दूसरे क्रम की त्रुटिहीनता के लिए सरल व्युत्पत्ति के माध्यम से प्रदान की जाती है।


:<math>f^\text{eq} = \frac{\rho}{(2 \pi RT)^{D/2}}e^{-\frac{(\vec{e}-\vec{u})^2}{2RT}}</math>
:<math>f^\text{eq} = \frac{\rho}{(2 \pi RT)^{D/2}}e^{-\frac{(\vec{e}-\vec{u})^2}{2RT}}</math>
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   1/36  & i = 7,8,...,17,18 \\
   1/36  & i = 7,8,...,17,18 \\
\end{cases}</math>
\end{cases}</math>
चूंकि एकल-घटक प्रवाह पर पहले ही बहुत काम किया जा चुका है, इसलिए निम्नलिखित टीएलबीएम पर चर्चा की जाएगी। मल्टीकंपोनेंट/मल्टीफ़ेज़ टीएलबीएम भी केवल घटक की तुलना में अधिक दिलचस्प और उपयोगी है। वर्तमान शोध के अनुरूप होने के लिए, प्रणाली के सभी घटकों (यानी छिद्रपूर्ण मीडिया की दीवारें, एकाधिक तरल पदार्थ/गैस इत्यादि) के समूह को परिभाषित करें। <math>\Psi</math> तत्वों के साथ <math>\sigma_j</math>.
चूंकि एकल-घटक प्रवाह पर पहले ही बहुत काम किया जा चुका है, इसलिए निम्नलिखित टीएलबीएम पर चर्चा की जाएगी। मल्टीकंपोनेंट/मल्टीफ़ेज़ टीएलबीएम भी केवल घटक की तुलना में अधिक रोचक और उपयोगी है। वर्तमान शोध के अनुरूप होने के लिए, प्रणाली के सभी घटकों (अर्थात छिद्रपूर्ण मीडिया की दीवारें, एकाधिक तरल पदार्थ/गैस इत्यादि) के समूह को परिभाषित करें। <math>\Psi</math> तत्वों के साथ <math>\sigma_j</math>.


:<math>f_i^{\sigma}(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t)-f_i^{\sigma}(\vec{x},t) + F_i=\frac{1}{\tau_f^{\sigma}} (f_i^{\sigma,eq}(\rho^{\sigma},v^{\sigma})-f_i^{\sigma})</math>
:<math>f_i^{\sigma}(\vec{x}+\vec{e}_i\delta_t,t+\delta_t)-f_i^{\sigma}(\vec{x},t) + F_i=\frac{1}{\tau_f^{\sigma}} (f_i^{\sigma,eq}(\rho^{\sigma},v^{\sigma})-f_i^{\sigma})</math>
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:<math>\rho^{\sigma} \vec{u^{\sigma}} = \sum_i f_i^{\sigma} \vec{e}_i.</math>
:<math>\rho^{\sigma} \vec{u^{\sigma}} = \sum_i f_i^{\sigma} \vec{e}_i.</math>
:<math>v^{\sigma} = \vec{u'}+ \frac{\tau_f^{\sigma}}{\rho^{\sigma}}\vec{F}^{\sigma}</math>
:<math>v^{\sigma} = \vec{u'}+ \frac{\tau_f^{\sigma}}{\rho^{\sigma}}\vec{F}^{\sigma}</math>
संतुलन वेग के लिए उपरोक्त समीकरण में <math>v^{\sigma}\,\!</math>, द <math>\vec{F}^{\sigma}\,\!</math> शब्द घटक और अन्य घटकों के मध्य परस्पर क्रिया बल है। यह अभी भी बहुत चर्चा का विषय है क्योंकि यह आम तौर पर ट्यूनिंग पैरामीटर है जो यह निर्धारित करता है कि द्रव-द्रव, द्रव-गैस, आदि कैसे परस्पर क्रिया करते हैं। फ्रैंक एट अल. इस बल अवधि के लिए वर्तमान मॉडलों की सूची बनाएं। आमतौर पर उपयोग की जाने वाली व्युत्पत्तियाँ हैं गनस्टेंसन क्रोमोडायनामिक मॉडल, तरल/वाष्प प्रणाली और बाइनरी तरल पदार्थ दोनों के लिए स्विफ्ट का मुक्त ऊर्जा-आधारित दृष्टिकोण, वह अंतर-आणविक इंटरैक्शन-आधारित मॉडल, इनामुरो दृष्टिकोण और ली और लिन दृष्टिकोण हैं।<ref>Frank, X., Almeida, G., Perre, P., "[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301932210000832 Multiphase flow in the vascular system of wood: From microscopic exploration to 3-D Lattice Boltzmann experiments]", International Journal of Multiphase Flow, vol. 36, pp. 599-607, 2010.</ref>
संतुलन वेग के लिए उपरोक्त समीकरण में <math>v^{\sigma}\,\!</math>, द <math>\vec{F}^{\sigma}\,\!</math> शब्द घटक और अन्य घटकों के मध्य परस्पर क्रिया बल है। यह अभी भी बहुत चर्चा का विषय है क्योंकि यह सामान्यतः ट्यूनिंग पैरामीटर है जो यह निर्धारित करता है कि द्रव-द्रव, द्रव-गैस, आदि कैसे परस्पर क्रिया करते हैं। फ्रैंक एट अल. इस बल अवधि के लिए वर्तमान मॉडलों की सूची बनाएं। सामान्यतः उपयोग की जाने वाली व्युत्पत्तियाँ हैं गनस्टेंसन क्रोमोडायनामिक मॉडल, तरल/वाष्प प्रणाली और बाइनरी तरल पदार्थ दोनों के लिए स्विफ्ट का मुक्त ऊर्जा-आधारित दृष्टिकोण, वह अंतर-आणविक इंटरैक्शन-आधारित मॉडल, इनामुरो दृष्टिकोण और ली और लिन दृष्टिकोण हैं।<ref>Frank, X., Almeida, G., Perre, P., "[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301932210000832 Multiphase flow in the vascular system of wood: From microscopic exploration to 3-D Lattice Boltzmann experiments]", International Journal of Multiphase Flow, vol. 36, pp. 599-607, 2010.</ref>
इसके लिए सामान्य विवरण निम्नलिखित है <math>\vec{F}^{\sigma}\,\!</math> जैसा कि अनेक लेखकों ने दिया है।<ref>Yuan, P., [[Laura A. Schaefer|Schaefer, L.]], "Equations of State in a Lattice Boltzmann model", Physics of Fluids, vol. 18, 2006.</ref><ref>Harting, J., Chin, J., Maddalena, V., Coveney, P., "[https://arxiv.org/abs/cs/0501021 Large-scale Lattice Boltzmann simulations of complex fluids: advances through the advent of computational Grids]", ''Philosophical Transactions of the Royal Society A'', vol. 363, pp. 1895–1915 2005.</ref>
इसके लिए सामान्य विवरण निम्नलिखित है <math>\vec{F}^{\sigma}\,\!</math> जैसा कि अनेक लेखकों ने दिया है।<ref>Yuan, P., [[Laura A. Schaefer|Schaefer, L.]], "Equations of State in a Lattice Boltzmann model", Physics of Fluids, vol. 18, 2006.</ref><ref>Harting, J., Chin, J., Maddalena, V., Coveney, P., "[https://arxiv.org/abs/cs/0501021 Large-scale Lattice Boltzmann simulations of complex fluids: advances through the advent of computational Grids]", ''Philosophical Transactions of the Royal Society A'', vol. 363, pp. 1895–1915 2005.</ref>


<math>\vec{F}^{\sigma} = -\psi^{\sigma}(\vec{x})\sum_{\sigma_j}H^{\sigma\sigma_j}(\vec{x},\vec{x}')\sum_i\psi^{\sigma_j}(\vec{x}+\vec{e}_i)\vec{e}_i    \,\!</math>
<math>\vec{F}^{\sigma} = -\psi^{\sigma}(\vec{x})\sum_{\sigma_j}H^{\sigma\sigma_j}(\vec{x},\vec{x}')\sum_i\psi^{\sigma_j}(\vec{x}+\vec{e}_i)\vec{e}_i    \,\!</math>


<math>\psi(\vec{x})\,\!</math> प्रभावी द्रव्यमान है और <math>H(\vec{x},\vec{x}')\,\!</math> ग्रीन का कार्य अंतरकणीय अंतःक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है <math>\vec{x}'\,\!</math> पड़ोसी स्थल के रूप में. संतुष्टि देने वाला <math>H(\vec{x},\vec{x}')=H(\vec{x}',\vec{x})\,\!</math> और कहाँ <math>H(\vec{x},\vec{x}')>0\,\!</math> प्रतिकारक शक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है। D2Q9 और D3Q19 के लिए, यह होता है
<math>\psi(\vec{x})\,\!</math> प्रभावी द्रव्यमान है और <math>H(\vec{x},\vec{x}')\,\!</math> ग्रीन का कार्य अंतरकणीय अंतःक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है <math>\vec{x}'\,\!</math> निकटतम स्थल के रूप में. संतुष्टि देने वाला <math>H(\vec{x},\vec{x}')=H(\vec{x}',\vec{x})\,\!</math> और कहाँ <math>H(\vec{x},\vec{x}')>0\,\!</math> प्रतिकारक शक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है। D2Q9 और D3Q19 के लिए, यह होता है


<math>H^{\sigma\sigma_j}(\vec{x},\vec{x}') =  
<math>H^{\sigma\sigma_j}(\vec{x},\vec{x}') =  
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:<math>\psi(\vec{x})=\psi(\rho^{\sigma})=\rho_0^{\sigma}\left[1-e^{(-\rho^{\sigma}/\rho_0^{\sigma})} \right]\,\!</math>
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:<math>p=c_s^2 \rho+c_0h[\psi(\vec{x})]^2\,\!</math>
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अभी तक तब यही प्रतीत हो रहा है <math>\rho_0^{\sigma}\,\!</math> और <math>h^{\sigma \sigma_j}\,\!</math> ट्यून करने के लिए स्वतंत्र स्थिरांक हैं लेकिन बार प्रणाली की स्थिति के समीकरण (ईओएस) में प्लग हो जाने पर, उन्हें महत्वपूर्ण बिंदु पर थर्मोडायनामिक संबंधों को संतुष्ट करना होगा जैसे कि <math>(\partial P / \partial {\rho})_T=(\partial^2 P / \partial {\rho^2})_T=0\,\!</math> और <math>p=p_c\,\!</math>. ईओएस के लिए, <math>c_0\,\!</math> D2Q9 और D3Q19 के लिए 3.0 है जबकि D3Q15 के लिए यह 10.0 के सामान्तर है।<ref>Yuan, P., [[Laura A. Schaefer|Schaefer, L.]], "[http://fluidsengineering.asmedigitalcollection.asme.org/article.aspx?articleid=1430274 A Thermal Lattice Boltzmann Two-Phase Flow Model and its Application to Heat Transfer Problems-Part 1.  Theoretical Foundation]", Journal of Fluid Engineering 142-150, vol. 128, 2006.</ref>
अभी तक तब यही प्रतीत हो रहा है <math>\rho_0^{\sigma}\,\!</math> और <math>h^{\sigma \sigma_j}\,\!</math> ट्यून करने के लिए स्वतंत्र स्थिरांक हैं किन्तु बार प्रणाली की स्थिति के समीकरण (ईओएस) में प्लग हो जाने पर, उन्हें महत्वपूर्ण बिंदु पर थर्मोडायनामिक संबंधों को संतुष्ट करना होगा जैसे कि <math>(\partial P / \partial {\rho})_T=(\partial^2 P / \partial {\rho^2})_T=0\,\!</math> और <math>p=p_c\,\!</math>. ईओएस के लिए, <math>c_0\,\!</math> D2Q9 और D3Q19 के लिए 3.0 है जबकि D3Q15 के लिए यह 10.0 के सामान्तर है।<ref>Yuan, P., [[Laura A. Schaefer|Schaefer, L.]], "[http://fluidsengineering.asmedigitalcollection.asme.org/article.aspx?articleid=1430274 A Thermal Lattice Boltzmann Two-Phase Flow Model and its Application to Heat Transfer Problems-Part 1.  Theoretical Foundation]", Journal of Fluid Engineering 142-150, vol. 128, 2006.</ref>
इसे पश्चात् में युआन और शेफ़र द्वारा दिखाया गया<ref>{{cite journal | last1 = Yuan | first1 = P. | last2 = Schaefer | first2 = L. | author2-link=Laura A. Schaefer | year = 2006 | title = लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल में राज्य के समीकरण| journal = Physics of Fluids | volume = 18 | issue = 4| pages = 042101–042101–11| doi=10.1063/1.2187070|bibcode = 2006PhFl...18d2101Y }}</ref> मल्टीफ़ेज़ प्रवाह को अधिक सटीक रूप से अनुकरण करने के लिए प्रभावी द्रव्यमान घनत्व को बदलने की आवश्यकता है। उन्होंने शान और चेन (एससी), कार्नाहन-स्टार्लिंग (सी-एस), वैन डेर वाल्स (वीडीडब्ल्यू), रेडलिच-क्वांग (आर-के), रेडलिच-क्वांग सोवे (आरकेएस), और पेंग-रॉबिन्सन (पी-आर) ईओएस की तुलना की। उनके परिणामों से पता चला कि एससी ईओएस अपर्याप्त था और सी-एस, पी-आर, आर-के, और आरकेएस ईओएस सभी ही घटक के मल्टीफ़ेज़ प्रवाह मॉडलिंग में अधिक सटीक हैं।
इसे पश्चात् में युआन और शेफ़र द्वारा दिखाया गया<ref>{{cite journal | last1 = Yuan | first1 = P. | last2 = Schaefer | first2 = L. | author2-link=Laura A. Schaefer | year = 2006 | title = लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल में राज्य के समीकरण| journal = Physics of Fluids | volume = 18 | issue = 4| pages = 042101–042101–11| doi=10.1063/1.2187070|bibcode = 2006PhFl...18d2101Y }}</ref> मल्टीफ़ेज़ प्रवाह को अधिक त्रुटिहीन रूप से अनुकरण करने के लिए प्रभावी द्रव्यमान घनत्व को बदलने की आवश्यकता है। उन्होंने शान और चेन (एससी), कार्नाहन-स्टार्लिंग (सी-एस), वैन डेर वाल्स (वीडीडब्ल्यू), रेडलिच-क्वांग (आर-के), रेडलिच-क्वांग सोवे (आरकेएस), और पेंग-रॉबिन्सन (पी-आर) ईओएस की तुलना की। उनके परिणामों से पता चला कि एससी ईओएस अपर्याप्त था और सी-एस, पी-आर, आर-के, और आरकेएस ईओएस सभी ही घटक के मल्टीफ़ेज़ प्रवाह मॉडलिंग में अधिक त्रुटिहीन हैं।


लोकप्रिय इज़ोटेर्माल लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधियों के लिए भिन्न एकमात्र संरक्षित मात्राएँ हैं। थर्मल मॉडल भी ऊर्जा का संरक्षण करते हैं और इसलिए उनमें अतिरिक्त संरक्षित मात्रा होती है:
लोकप्रिय इज़ोटेर्माल लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधियों के लिए भिन्न एकमात्र संरक्षित मात्राएँ हैं। थर्मल मॉडल भी ऊर्जा का संरक्षण करते हैं और इसलिए उनमें अतिरिक्त संरक्षित मात्रा होती है:
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=='''अनुप्रयोग'''==
=='''अनुप्रयोग'''==


पिछले वर्षों के दौरान, एलबीएम विभिन्न लंबाई और समय के पैमाने पर समस्याओं को हल करने के लिए शक्तिशाली उपकरण साबित हुआ है।
पिछले वर्षों के समय, एलबीएम विभिन्न लंबाई और समय के पैमाने पर समस्याओं को हल करने के लिए शक्तिशाली उपकरण सिद्ध करना  हुआ है।
एलबीएम के कुछ अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
 
एलबीएम के कुछ अनुप्रयोगों में सम्मिलित हैं:


* झरझरा मीडिया प्रवाह <ref>{{cite journal |last1=Fu |first1=Jinlong |last2=Dong |first2=Jiabin |last3=Wang |first3=Yongliang |last4=Ju |first4=Yang |last5=Owen |first5=D. Roger J. |last6=Li |first6=Chenfeng |title=Resolution Effect: An Error Correction Model for Intrinsic Permeability of Porous Media Estimated from Lattice Boltzmann Method |journal=Transport in Porous Media |date=April 2020 |volume=132 |issue=3 |pages=627–656 |doi=10.1007/s11242-020-01406-z|s2cid=214648297 }}</ref>
* झरझरा मीडिया प्रवाह <ref>{{cite journal |last1=Fu |first1=Jinlong |last2=Dong |first2=Jiabin |last3=Wang |first3=Yongliang |last4=Ju |first4=Yang |last5=Owen |first5=D. Roger J. |last6=Li |first6=Chenfeng |title=Resolution Effect: An Error Correction Model for Intrinsic Permeability of Porous Media Estimated from Lattice Boltzmann Method |journal=Transport in Porous Media |date=April 2020 |volume=132 |issue=3 |pages=627–656 |doi=10.1007/s11242-020-01406-z|s2cid=214648297 }}</ref>
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* [https://web.archive.org/web/20081112022707/http://www.science.uva.nl/research/scs/projects/lbm_web/lbm.html एलबीएम विधि]
* [https://web.archive.org/web/20081112022707/http://www.science.uva.nl/research/scs/projects/lbm_web/lbm.html एलबीएम विधि]
* [https://web.archive.org/web/20120707152058/http://www.frontierlattices.ch/indepth/elbm एंट्रोपिक लैटिस बोल्ट्ज़मान विधि (ईएलबीएम)]
* [https://web.archive.org/web/20120707152058/http://www.frontierlattices.ch/indepth/elbm एंट्रोपिक लैटिस बोल्ट्ज़मान विधि (ईएलबीएम)]
* [http://dsfd.org/ dsfd.org: वार्षिक डीएसएफडी सम्मेलन श्रृंखला की वेबसाइट (1986 - अब) जहां लैटिस बोल्ट्जमैन विधि के सिद्धांत और अनुप्रयोग में प्रगति पर चर्चा की जाती है]
* [http://dsfd.org/ dsfd.org: वार्षिक डीएसएफडी सम्मेलन श्रृंखला की वेबसाइट (1986 - वर्तमान) जहां लैटिस बोल्ट्जमैन विधि के सिद्धांत और अनुप्रयोग में प्रगति पर चर्चा की जाती है]
* [http://www.icmmes.org/ लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधियों और उनके अनुप्रयोगों पर वार्षिक आईसीएमएमईएस सम्मेलन की वेबसाइट]
* [http://www.icmmes.org/ लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधियों और उनके अनुप्रयोगों पर वार्षिक आईसीएमएमईएस सम्मेलन की वेबसाइट]
=='''अग्रिम पठन'''==
=='''अग्रिम पठन'''==

Revision as of 21:35, 4 August 2023

जाली गैस ऑटोमेटा (एलजीए) विधि (हार्डी-यवेस पोमेउ-पाज़िस और उरीएल फ्रिस्क-ब्रोसल हैस्लाचर-यवेस पोमेउ मॉडल) से उत्पन्न जाली बोल्ट्ज़मान विधियां (एलबीएम), द्रव सिमुलेशन के लिए कम्प्यूटेशनल तरल गतिशीलता (सीएफडी) विधियों का वर्ग है। नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को सीधे हल करने के अतिरिक्त, जाली पर द्रव घनत्व को स्ट्रीमिंग और टकराव (विश्राम) प्रक्रियाओं के साथ अनुकरण किया जाता है।[1] विधि बहुमुखी है[1] चूँकि मॉडल द्रव को सीधे तौर पर वाष्प/जैसे सामान्य द्रव व्यवहार की नकल करने के लिए बनाया जा सकता है

तरल सह-अस्तित्व, और इसलिए तरल बूंदों जैसे तरल प्रणालियों का अनुकरण किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, छिद्रपूर्ण मीडिया जैसे समष्टि वातावरण में तरल पदार्थ को सीधे अनुकरण किया जा सकता है, जबकि समष्टि सीमाओं के साथ अन्य सीएफडी विधियों के साथ काम करना कठिन हो सकता है।

लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि का उपयोग करके दो आयामों में कंप्यूटर सिमुलेशन, छोटी बूंद का जो खिंचाव प्रारंभ होता है और अपने संतुलन गोलाकार आकार में आराम करता है

एल्गोरिदम

सीएफडी विधियों के विपरीत, जो स्थूल गुणों (अर्थात, द्रव्यमान, गति और ऊर्जा) के संरक्षण समीकरणों को संख्यात्मक रूप से हल करते हैं, एलबीएम काल्पनिक कणों से युक्त तरल पदार्थ को मॉडल करता है, और ऐसे कण भिन्न जाली पर लगातार प्रसार और टकराव की प्रक्रिया करते हैं। अपनी कणीय प्रकृति और स्थानीय गतिशीलता के कारण, एलबीएम के अन्य पारंपरिक सीएफडी तरीकों की तुलना में अनेक फायदे हैं, विशेष रूप से समष्टि सीमाओं से निपटने, सूक्ष्म अंतःक्रियाओं को सम्मिलित करने और एल्गोरिदम के समानांतरीकरण में। जाली बोल्ट्ज़मान समीकरण की भिन्न व्याख्या असतत-वेग बोल्ट्ज़मान समीकरण की है. आंशिक अंतर समीकरणों की प्रणाली के समाधान की संख्यात्मक विधियाँ एक भिन्न मानचित्र को जन्म देती हैं, जिसकी व्याख्या काल्पनिक कणों के प्रसार और टकराव के रूप में की जा सकती है।

2डी लैटिस बोल्ट्जमैन के लिए डी2क्यू9 लैटिस वैक्टर का योजनाबद्ध

एक एल्गोरिदम में, टकराव और स्ट्रीमिंग चरण होते हैं। इनसे द्रव का घनत्व विकसित होता है , के लिए स्थिति और समय। चूँकि द्रव जाली पर होता है, घनत्व में अनेक घटक होते हैं प्रत्येक जाली बिंदु से जुड़े जाली वैक्टर की संख्या के सामान्तर। उदाहरण के तौर पर, दो आयामों में सिमुलेशन में उपयोग की जाने वाली साधारण जाली के लिए जाली वैक्टर यहां दिखाया गया है। इस जाली को सामान्यतः दो आयामों और नौ वैक्टरों के लिए D2Q9 से दर्शाया जाता है: उत्तर, पूर्व, दक्षिण और पश्चिम के साथ चार सदिश, साथ ही इकाई वर्ग के कोनों पर चार सदिश, साथ ही दोनों घटकों के साथ सदिश शून्य। फिर, उदाहरण के लिए सदिश , अर्थात, यह दक्षिण की ओर इंगित करता है और इसलिए इसका कोई नहीं है घटक किन्तु ए का घटक . तब केंद्रीय जाली बिंदु पर कुल घनत्व के नौ घटकों में से एक, , बिंदु पर द्रव का वह भाग है की जाली इकाइयों में गति से, दक्षिण की ओर बढ़ रहा है।

फिर समय में द्रव को विकसित करने वाले चरण हैं:[1]

टक्कर चरण
जो भटनागर ग्रॉस एंड क्रूक (बीजीके) है[2] द्रव के अणुओं के मध्य टकराव के माध्यम से संतुलन में छूट के लिए मॉडल। वहां वर्तमान घनत्व पर दिशा i के अनुदिश संतुलन घनत्व है। मॉडल मानता है कि द्रव स्थानीय रूप से विशिष्ट समय पैमाने पर संतुलन में आराम करता है . यह समय मापदंड गतिक श्यानता निर्धारित करता है, यह जितना बड़ा होगा, गतिक श्यानता उतनी ही अधिक होगी।
स्ट्रीमिंग चरण
जैसा परिभाषा के अनुसार, बिंदु पर द्रव घनत्व है समय पर के वेग से घूम रहा है प्रति समय कदम पर, फिर अगली बार कदम पर यह बिंदु की ओर प्रवाहित हो चुका होगा .

फायदे

  • एलबीएम को बड़े पैमाने पर समानांतर (कंप्यूटिंग) पर कुशलतापूर्वक चलाने के लिए डिजाइन किया गया था, जिसमें सस्ती एम्बेडेड क्षेत्र में प्रोग्राम की जा सकने वाली द्वार श्रंखला और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर से लेकर ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट और विषम क्लस्टर और सुपर कंप्यूटर (धीमे इंटरकनेक्शन नेटवर्क के साथ भी) सम्मिलित थे। यह समष्टि भौतिकी और परिष्कृत एल्गोरिदम को सक्षम बनाता है। दक्षता गुणात्मक रूप से नए स्तर की समझ की ओर ले जाती है क्योंकि यह उन समस्याओं को हल करने की अनुमति देती है जिनका पहले समाधान नहीं किया जा सकता था (या केवल अपर्याप्त त्रुटिहीनता के साथ)।
  • यह विधि किसी तरल पदार्थ के आणविक विवरण से उत्पन्न होती है और इसमें अणुओं के मध्य परस्पर क्रिया के ज्ञान से उत्पन्न भौतिक शब्दों को सीधे सम्मिलित किया जा सकता है। इसलिए यह मौलिक अनुसंधान में अनिवार्य उपकरण है, क्योंकि यह सिद्धांत के विस्तार और संबंधित संख्यात्मक मॉडल के निर्माण के मध्य के चक्र को छोटा रखता है।
  • ऐसे समय में स्वचालित डेटा प्री-प्रोसेसिंग और जाली निर्माण जो कुल सिमुलेशन का छोटा सा हिस्सा होता है।
  • समानांतर डेटा विश्लेषण, पोस्ट-प्रोसेसिंग और मूल्यांकन।
  • छोटी बूंदों और बुलबुले के साथ पूरी तरह से हल किया गया बहु-चरण प्रवाह।
  • समष्टि ज्यामिति और छिद्रपूर्ण मीडिया के माध्यम से पूरी तरह से हल किया गया प्रवाह।
  • गर्मी हस्तांतरण और रासायनिक प्रतिक्रियाओं के साथ समष्टि, युग्मित प्रवाह।

सीमाएँ

समष्टि द्रव प्रणालियों के अनुकरण में एलबीएम की बढ़ती लोकप्रियता के अतिरिक्त, इस नवीन दृष्टिकोण की कुछ सीमाएँ हैं। वर्तमान में, वायुगतिकी में उच्च-मैक संख्या प्रवाह अभी भी एलबीएम के लिए कठिन है, और सुसंगत थर्मो-हाइड्रोडायनामिक योजना अनुपस्थित है। चूँकि, नेवियर-स्टोक्स आधारित सीएफडी की तरह, गर्मी हस्तांतरण (ठोस-आधारित चालन, संवहन और विकिरण) सिमुलेशन क्षमता को सक्षम करने के लिए एलबीएम विधियों को थर्मल-विशिष्ट समाधानों के साथ सफलतापूर्वक जोड़ा गया है। मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट मॉडल के लिए, इंटरफ़ेस की मोटाई सामान्यतः बड़ी होती है और वास्तविक तरल पदार्थों की तुलना में इंटरफ़ेस में घनत्व अनुपात छोटा होता है। हाल ही में इस समस्या का समाधान युआन और लौरा ए शेफ़र द्वारा किया गया है जिन्होंने शान और चेन, स्विफ्ट, और हे, चेन और झांग के मॉडल में सुधार किया है। वह केवल राज्य के समीकरण को बदलकर 1000:1 के घनत्व अनुपात तक पहुंचने में सक्षम थे। उच्च गति वाले द्रव प्रवाह की मॉडलिंग की सीमा को दूर करने के लिए गैलिलियन ट्रांसफ़ॉर्मेशन क्रियान्वित करने का प्रस्ताव किया गया है।[3]

फिर भी, पिछले बीस वर्षों के समय इस पद्धति के व्यापक अनुप्रयोगों और तेज़ प्रगति ने माइक्रोफ्लुइडिक्स सहित कम्प्यूटेशनल भौतिकी में इसकी क्षमता सिद्ध करना कर दी है: एलबीएम उच्च नुडसेन संख्या प्रवाह के क्षेत्र में आशाजनक परिणाम प्रदर्शित करता है।

एलजीए पद्धति से विकास

एलबीएम की उत्पत्ति जाली गैस ऑटोमेटा (एलजीए) विधि से हुई है, जिसे सरलीकृत काल्पनिक आणविक गतिशीलता मॉडल के रूप में माना जा सकता है जिसमें स्थान, समय और कण वेग सभी भिन्न-भिन्न हैं। उदाहरण के लिए, 2-आयामी लैटिस_गैस_ऑटोमेटन हेक्सागोनल_ग्रिड्स में प्रत्येक जाली नोड त्रिकोणीय जाली पर 6 जाली वेगों द्वारा अपने पड़ोसियों से जुड़ा होता है; किसी जाली नोड पर दिए गए जाली वेग के साथ चलते हुए या तब 0 या 1 कण हो सकते हैं। समय अंतराल के पश्चात्, प्रत्येक कण अपनी दिशा में निकटतम नोड की ओर बढ़ेगा; इस प्रक्रिया को प्रसार या स्ट्रीमिंग चरण कहा जाता है। जब से अधिक कण भिन्न-भिन्न दिशाओं से ही नोड पर आते हैं, तब वह टकराते हैं और टकराव के नियमों के अनुसार अपने वेग बदलते हैं। स्ट्रीमिंग चरण और टकराव चरण वैकल्पिक। उपयुक्त टकराव नियमों को टकराव से पहले और पश्चात् में कण संख्या (द्रव्यमान), गति और ऊर्जा को संरक्षित करना चाहिए। एलजीए हाइड्रोडायनामिक सिमुलेशन में उपयोग के लिए अनेक जन्मजात दोषों से ग्रस्त है: तेज प्रवाह के लिए गैलीलियन अपरिवर्तनशीलता की कमी, सांख्यिकीय ध्वनि और जाली आकार के साथ खराब रेनॉल्ड्स संख्या स्केलिंग। चूँकि, एलजीए प्रतिक्रिया प्रसार और आणविक गतिशीलता मॉडल की पहुंच को सरल बनाने और विस्तारित करने के लिए उपयुक्त हैं।

एलजीए से एलबीएम में संक्रमण के लिए मुख्य प्रेरणा जाली दिशा में बूलियन कण संख्या को उसके समग्र औसत, तथाकथित घनत्व वितरण फलन के साथ प्रतिस्थापित करके सांख्यिकीय ध्वनि को दूर करने की इच्छा थी। इस प्रतिस्थापन के साथ, असतत टकराव नियम को भी सतत फलन द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है जिसे टकराव ऑपरेटर के रूप में जाना जाता है। एलबीएम विकास में, महत्वपूर्ण सरलीकरण टकराव ऑपरेटर को भटनागर-ग्रॉस-क्रूक (बीजीके) विश्राम अवधि के साथ अनुमानित करना है। यह जाली बीजीके (एलबीजीके) मॉडल सिमुलेशन को अधिक कुशल बनाता है और परिवहन गुणांक के लचीलेपन की अनुमति देता है। दूसरी ओर, यह दिखाया गया है कि एलबीएम योजना को निरंतर बोल्ट्ज़मैन समीकरण का विशेष विच्छेदित रूप भी माना जा सकता है। चैपमैन-एनस्कोग सिद्धांत से, कोई एलबीएम एल्गोरिदम से गवर्निंग निरंतरता और नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को पुनर्प्राप्त कर सकता है।

लैटिस और डीएनक्यूएम वर्गीकरण

लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल को अनेक भिन्न-भिन्न लैटिस पर संचालित किया जा सकता है, दोनों क्यूबिक और त्रिकोणीय, और असतत वितरण फलन में बाकी कणों के साथ या उनके बिना।

जाली द्वारा विभिन्न तरीकों को वर्गीकृत करने का लोकप्रिय विधि DnQm योजना है। यहां Dn का अर्थ n आयाम है, जबकि Qm का अर्थ m गति है। उदाहरण के लिए, D3Q15 घन ग्रिड पर 3-आयामी जाली बोल्ट्ज़मैन मॉडल है, जिसमें बाकी कण उपस्तिथ हैं। प्रत्येक नोड में क्रिस्टल आकार होता है और 15 नोड्स तक कण पहुंचा सकता है: 6 निकटतम नोड्स में से प्रत्येक जो सतह साझा करते हैं, 8 निकटतम नोड्स कोने को साझा करते हैं, और स्वयं।[4] (D3Q15 मॉडल में 12 निकटतम नोड्स में जाने वाले कण सम्मिलित नहीं हैं जो किनारे साझा करते हैं; उन्हें जोड़ने से D3Q27 मॉडल बन जाएगा।)

अनुकरण से पहले स्थान और समय जैसी वास्तविक मात्राओं को जाली इकाइयों में परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है। रेनॉल्ड्स संख्या की तरह गैर-आयामी मात्राएँ समान रहती हैं।

जाली इकाइयाँ रूपांतरण

अधिकांश लैटिस बोल्ट्ज़मैन सिमुलेशन में जाली रिक्ति के लिए मूल इकाई है, इसलिए यदि लंबाई का डोमेन है है इसकी पूरी लंबाई के साथ जाली इकाइयों को, अंतरिक्ष इकाई के रूप में परिभाषित किया गया है . जाली बोल्ट्ज़मैन सिमुलेशन में गति सामान्यतः ध्वनि की गति के संदर्भ में दी जाती है। इसलिए असतत समय इकाई को इस प्रकार दिया जा सकता है , जहां हर ध्वनि की भौतिक गति है.[5] छोटे पैमाने के प्रवाह के लिए (जैसे कि झरझरा मीडिया यांत्रिकी में देखा जाता है), ध्वनि की वास्तविक गति के साथ संचालन करने से अस्वीकार्य रूप से कम समय के कदम हो सकते हैं। इसलिए जाली मैक संख्या को वास्तविक मच संख्या से कहीं अधिक बड़ा करना और रेनॉल्ड्स संख्या को संरक्षित करने के लिए चिपचिपाहट बढ़ाकर इसकी भरपाई करना आम बात है।[6]

मिश्रण का अनुकरण

गतिशील और विकृत इंटरफ़ेस (रसायन विज्ञान) के कारण मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट प्रवाह का अनुकरण पारंपरिक सीएफडी के लिए सदैव चुनौती रहा है। अधिक मौलिक रूप से, विभिन्न चरण (पदार्थ) (तरल और वाष्प) या घटकों (जैसे, तेल और पानी) के मध्य इंटरफेस द्रव अणुओं के मध्य विशिष्ट बातचीत से उत्पन्न होता है। इसलिए, इस तरह की सूक्ष्म अंतःक्रियाओं को स्थूल नेवियर-स्टोक्स समीकरण में क्रियान्वित करना कठिनाई है। चूँकि, एलबीएम में, पार्टिकुलेट कैनेटीक्स टकराव ऑपरेटर को संशोधित करके अंतर्निहित सूक्ष्म इंटरैक्शन को सम्मिलित करने का अपेक्षाकृत आसान और सुसंगत विधि प्रदान करता है। अनेक एलबीएम मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट मॉडल विकसित किए गए हैं। यहां चरण पृथक्करण कण गतिशीलता से स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं और पारंपरिक सीएफडी विधियों की तरह इंटरफेस में हेरफेर करने के लिए किसी विशेष उपचार की आवश्यकता नहीं होती है। मल्टीफ़ेज़/मल्टीकंपोनेंट एलबीएम मॉडल के सफल अनुप्रयोग विभिन्न समष्टि द्रव प्रणालियों में पाए जा सकते हैं, जिनमें इंटरफ़ेस अस्थिरता, तरल बुलबुला/बूंद की गतिशीलता, ठोस सतहों पर गीलापन, इंटरफेशियल स्लिप और छोटी बूंद इलेक्ट्रोहाइड्रोडायनामिक विकृति सम्मिलित हैं।

कम-मैक संख्या शासन पर महत्वपूर्ण घनत्व भिन्नता को समायोजित करने में सक्षम गैस मिश्रण दहन के अनुकरण के लिए जाली बोल्ट्ज़मैन मॉडल हाल ही में प्रस्तावित किया गया है।[7] इस संबंध में, यह ध्यान देने योग्य है कि, चूंकि एलबीएम क्षेत्रों के बड़े समूह (पारंपरिक सीएफडी की तुलना में) से संबंधित है, जहां तक ​​​​बड़े विस्तृत दहन तंत्र का संबंध है, प्रतिक्रियाशील गैस मिश्रण का सिमुलेशन मेमोरी मांग के संदर्भ में कुछ अतिरिक्त चुनौतियां प्रस्तुत करता है। चूँकि, व्यवस्थित मॉडल कटौती विधि ों का सहारा लेकर उन विवादों को संबोधित किया जा सकता है।[8][9][10]

थर्मल जाली-बोल्ट्ज़मैन विधि

वर्तमान में (2009), थर्मल लैटिस-बोल्ट्ज़मैन विधि (टीएलबीएम) तीन श्रेणियों में से में आती है: मल्टी-स्पीड दृष्टिकोण,[11] निष्क्रिय अदिश दृष्टिकोण,[12] और तापीय ऊर्जा वितरण।[13]

असतत एलबीई से नेवियर-स्टोक्स समीकरण की व्युत्पत्ति

असतत जाली बोल्ट्ज़मैन समीकरण से प्रारंभ करना (प्रयुक्त टकराव ऑपरेटर के कारण एलबीजीके समीकरण के रूप में भी जाना जाता है)। हम पहले एलबीई के बाईं ओर के बारे में दूसरे क्रम की टेलर श्रृंखला का विस्तार करते हैं। इसे सरल प्रथम-क्रम टेलर विस्तार के स्थान पर चुना गया है क्योंकि असतत एलबीई को पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता है। दूसरे क्रम की टेलर श्रृंखला का विस्तार करते समय, शून्य व्युत्पन्न पद और दाईं ओर का पहला पद रद्द हो जाएगा, जिससे टेलर विस्तार और टकराव ऑपरेटर का केवल पहला और दूसरा व्युत्पन्न पद बचेगा:

सरलता के लिए लिखें जैसा . थोड़ा सरलीकृत टेलर श्रृंखला का विस्तार इस प्रकार है, जहां : डायड्स के मध्य कोलन उत्पाद है:

कण वितरण फलन को संतुलन और गैर-संतुलन घटकों में विस्तारित करके और चैपमैन-एनस्कोग विस्तार का उपयोग करके, जहां नुडसेन संख्या है, टेलर-विस्तारित एलबीई को उचित सातत्य समीकरण प्राप्त करने के लिए नुडसेन संख्या के क्रम के विभिन्न परिमाणों में विघटित किया जा सकता है:

संतुलन और गैर-संतुलन वितरण उनके स्थूल चर के लिए निम्नलिखित संबंधों को संतुष्ट करते हैं (इन्हें पश्चात् में उपयोग किया जाएगा, जब कण वितरण कण से स्थूल स्तर तक स्केल करने के लिए सही रूप में होंगे):

चैपमैन-एनस्कोग विस्तार तब है:

विस्तारित संतुलन और गैर-संतुलन को टेलर विस्तार में प्रतिस्थापित करके और भिन्न-भिन्न क्रम में भिन्न करके , सातत्य समीकरण लगभग व्युत्पन्न हैं।

ऑर्डर के लिए :

ऑर्डर के लिए :

फिर, दूसरे समीकरण को कुछ बीजगणित और पहले समीकरण को निम्नलिखित में सरल बनाया जा सकता है:

ऊपर से कण वितरण कार्यों और स्थूल गुणों के मध्य संबंधों को क्रियान्वित करने पर, द्रव्यमान और गति समीकरण प्राप्त होते हैं:

संवेग प्रवाह टेंसर तब निम्न रूप है:

कहाँ के सभी घटकों के योग के वर्ग के लिए आशुलिपि है (अर्थात। ), और नेवियर-स्टोक्स समीकरण के तुलनीय होने के लिए दूसरे क्रम के साथ संतुलन कण वितरण है:

संतुलन वितरण केवल छोटे वेग या छोटी मच संख्या के लिए मान्य है। संतुलन वितरण को फ्लक्स टेंसर में वापस डालने से होता है:

अंत में, नेवियर-स्टोक्स समीकरण को इस धारणा के अनुसार पुनः प्राप्त किया गया है कि घनत्व भिन्नता छोटी है:

यह व्युत्पत्ति चेन और डूलेन के कार्य का अनुसरण करती है।[14]

सिमुलेशन के लिए गणितीय समीकरण

सतत बोल्ट्ज़मैन समीकरण एकल कण संभाव्यता वितरण फलन के लिए विकास समीकरण है और आंतरिक ऊर्जा घनत्व वितरण फलन (वह और अन्य) क्रमशः प्रत्येक हैं:

कहाँ से संबंधित है द्वारा

बाहरी शक्ति है, टकराव अभिन्न है, और (इसके द्वारा भी लेबल किया गया है साहित्य में) सूक्ष्म वेग है। बाह्य बल तापमान बाहरी बल से संबंधित है नीचे दिए गए संबंध द्वारा. किसी के मॉडल के लिए विशिष्ट परीक्षण रेले-बेनार्ड संवहन है .

घनत्व जैसे स्थूल चर , वेग , और तापमान घनत्व वितरण फलन के क्षणों के रूप में गणना की जा सकती है:

जाली बोल्ट्ज़मैन विधि अंतरिक्ष को जाली तक सीमित करके और वेग स्थान को सूक्ष्म वेगों के भिन्न समूह तक सीमित करके इस समीकरण को भिन्न करती है (अर्थात)। ). उदाहरण के लिए D2Q9, D3Q15 और D3Q19 में सूक्ष्म वेग इस प्रकार दिए गए हैं:

द्रव्यमान घनत्व और आंतरिक ऊर्जा घनत्व के लिए एकल-चरण विवेकाधीन बोल्ट्ज़मैन समीकरण हैं:

टकराव ऑपरेटर का अनुमान अधिकांशतः बीजीके टकराव ऑपरेटर द्वारा लगाया जाता है, परंतु कि यह संरक्षण नियमों को भी पूरा करता हो:

टकराव ऑपरेटर में असतत है, संतुलन कण संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन[clarify]. D2Q9 और D3Q19 में, इसे निरंतर और असतत रूप में असम्पीडित प्रवाह के लिए नीचे दिखाया गया है जहां D, R, और T क्रमशः आयाम, सार्वभौमिक गैस स्थिरांक और पूर्ण तापमान हैं। सतत से असतत रूप के लिए आंशिक व्युत्पत्ति दूसरे क्रम की त्रुटिहीनता के लिए सरल व्युत्पत्ति के माध्यम से प्रदान की जाती है।

दे अंतिम परिणाम देता है:

चूंकि एकल-घटक प्रवाह पर पहले ही बहुत काम किया जा चुका है, इसलिए निम्नलिखित टीएलबीएम पर चर्चा की जाएगी। मल्टीकंपोनेंट/मल्टीफ़ेज़ टीएलबीएम भी केवल घटक की तुलना में अधिक रोचक और उपयोगी है। वर्तमान शोध के अनुरूप होने के लिए, प्रणाली के सभी घटकों (अर्थात छिद्रपूर्ण मीडिया की दीवारें, एकाधिक तरल पदार्थ/गैस इत्यादि) के समूह को परिभाषित करें। तत्वों के साथ .

विश्राम पैरामीटर,, गतिज श्यानता से संबंधित है,, निम्नलिखित संबंध द्वारा:

का क्षण (गणित) स्थानीय संरक्षित मात्राएँ दें। घनत्व द्वारा दिया गया है

और भारित औसत वेग, , और स्थानीय गति द्वारा दी गई है

संतुलन वेग के लिए उपरोक्त समीकरण में , द शब्द घटक और अन्य घटकों के मध्य परस्पर क्रिया बल है। यह अभी भी बहुत चर्चा का विषय है क्योंकि यह सामान्यतः ट्यूनिंग पैरामीटर है जो यह निर्धारित करता है कि द्रव-द्रव, द्रव-गैस, आदि कैसे परस्पर क्रिया करते हैं। फ्रैंक एट अल. इस बल अवधि के लिए वर्तमान मॉडलों की सूची बनाएं। सामान्यतः उपयोग की जाने वाली व्युत्पत्तियाँ हैं गनस्टेंसन क्रोमोडायनामिक मॉडल, तरल/वाष्प प्रणाली और बाइनरी तरल पदार्थ दोनों के लिए स्विफ्ट का मुक्त ऊर्जा-आधारित दृष्टिकोण, वह अंतर-आणविक इंटरैक्शन-आधारित मॉडल, इनामुरो दृष्टिकोण और ली और लिन दृष्टिकोण हैं।[15] इसके लिए सामान्य विवरण निम्नलिखित है जैसा कि अनेक लेखकों ने दिया है।[16][17]

प्रभावी द्रव्यमान है और ग्रीन का कार्य अंतरकणीय अंतःक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है निकटतम स्थल के रूप में. संतुष्टि देने वाला और कहाँ प्रतिकारक शक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है। D2Q9 और D3Q19 के लिए, यह होता है

शान और चेन द्वारा प्रस्तावित प्रभावी द्रव्यमान एकल-घटक, मल्टीफ़ेज़ प्रणाली के लिए निम्नलिखित प्रभावी द्रव्यमान का उपयोग करता है। एकल घटक और बहुचरण की स्थिति के अंतर्गत अवस्था का समीकरण भी दिया गया है।

अभी तक तब यही प्रतीत हो रहा है और ट्यून करने के लिए स्वतंत्र स्थिरांक हैं किन्तु बार प्रणाली की स्थिति के समीकरण (ईओएस) में प्लग हो जाने पर, उन्हें महत्वपूर्ण बिंदु पर थर्मोडायनामिक संबंधों को संतुष्ट करना होगा जैसे कि और . ईओएस के लिए, D2Q9 और D3Q19 के लिए 3.0 है जबकि D3Q15 के लिए यह 10.0 के सामान्तर है।[18] इसे पश्चात् में युआन और शेफ़र द्वारा दिखाया गया[19] मल्टीफ़ेज़ प्रवाह को अधिक त्रुटिहीन रूप से अनुकरण करने के लिए प्रभावी द्रव्यमान घनत्व को बदलने की आवश्यकता है। उन्होंने शान और चेन (एससी), कार्नाहन-स्टार्लिंग (सी-एस), वैन डेर वाल्स (वीडीडब्ल्यू), रेडलिच-क्वांग (आर-के), रेडलिच-क्वांग सोवे (आरकेएस), और पेंग-रॉबिन्सन (पी-आर) ईओएस की तुलना की। उनके परिणामों से पता चला कि एससी ईओएस अपर्याप्त था और सी-एस, पी-आर, आर-के, और आरकेएस ईओएस सभी ही घटक के मल्टीफ़ेज़ प्रवाह मॉडलिंग में अधिक त्रुटिहीन हैं।

लोकप्रिय इज़ोटेर्माल लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधियों के लिए भिन्न एकमात्र संरक्षित मात्राएँ हैं। थर्मल मॉडल भी ऊर्जा का संरक्षण करते हैं और इसलिए उनमें अतिरिक्त संरक्षित मात्रा होती है:

अनुप्रयोग

पिछले वर्षों के समय, एलबीएम विभिन्न लंबाई और समय के पैमाने पर समस्याओं को हल करने के लिए शक्तिशाली उपकरण सिद्ध करना हुआ है।

एलबीएम के कुछ अनुप्रयोगों में सम्मिलित हैं:

  • झरझरा मीडिया प्रवाह [20]
  • बायोमेडिकल प्रवाह
  • पृथ्वी विज्ञान (मृदा निस्पंदन)।
  • ऊर्जा विज्ञान (ईंधन सेल)।[21]).

बाहरी संबंध

अग्रिम पठन

  • डॉयचे, एंड्रियास; सबाइन डोर्मन (2004). जैविक पैटर्न निर्माण की सेलुलर ऑटोमेटन मॉडलिंग. बिरखौसर वेरलाग. ISBN 978-0-8176-4281-5.
  • सुक्की, सौरो (2001). द्रव गतिशीलता और परे के लिए लैटिस बोल्ट्ज़मैन समीकरण. ऑक्सफोर्ड यूनिवरसिटि प्रेस. ISBN 978-0-19-850398-9.
  • वुल्फ-ग्लैड्रो, डाइटर (2000). लैटिस-गैस सेलुलर ऑटोमेटा और लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल. स्प्रिंगर वेरलाग. ISBN 978-3-540-66973-9.
  • सुकोप, माइकल सी.; डेनियल टी. थॉर्न, जूनियर। (2007). लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडलिंग: भूवैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए एक परिचय. स्प्रिंगर. ISBN 978-3-540-27981-5.
  • Jian Guo Zhou (2004). उथले जल प्रवाह के लिए जाली बोल्ट्ज़मैन विधियाँ. स्प्रिंगर. ISBN 978-3-540-40746-1.
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  • Guo, Z. L.; Shu, C (2013). लैटिस बोल्ट्ज़मैन विधि और इंजीनियरिंग में इसके अनुप्रयोग. विश्व वैज्ञानिक प्रकाशन.
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टिप्पणियाँ

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  4. Succi, p. 68
  5. Succi, Appendix D (p. 261-262)
  6. Succi, chapter 8.3, p. 117-119
  7. Di Rienzo, A. Fabio; Asinari, Pietro; Chiavazzo, Eliodoro; Prasianakis, Nikolaos; Mantzaras, John (2012). "प्रतिक्रियाशील प्रवाह सिमुलेशन के लिए लैटिस बोल्ट्ज़मैन मॉडल" (PDF). EPL. 98 (3): 34001. Bibcode:2012EL.....9834001D. doi:10.1209/0295-5075/98/34001. S2CID 121908046.
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