中法核工程与技术学院核声论坛（总第194期）

摘要：

颗粒群平衡建模（Population Balance Modeling, PBM）是一种新兴且强大的多相流建模工具，已广泛应用于能源、化工、环境等领域。PBM通过求解一组强非线性的偏微分方程，精确刻画颗粒群在成核、生长、聚并、破碎、沉积、氧化等过程中的动态演化，构建起微观反应机理与宏观流动行为之间的桥梁，在气溶胶输运、气泡形成、纳米材料合成、晶体结晶等复杂过程模拟中展现出显著优势。然而，PBM方程的高维性与非线性特征带来了巨大的数值挑战，对高效、稳定且可扩展的数值算法提出了更高要求。在本次报告中，我将介绍一类基于投影矩方法的PBM数值求解器，系统阐述其数值推导原理、实现策略及在典型工业问题中的应用表现，并展望该领域未来的发展方向与研究机遇。

主讲人简介：

吴少华，大连理工大学能源与动力学院副教授，博士生导师。英国剑桥大学-新加坡国立大学联合培养博士，大连市紧缺人才，国际期刊Processes, Frontiers in Energy Research客座编辑，Machine Learning Research, International Journal of Energy and Power Engineering等期刊编委，研究方向包括多相流、颗粒动力学、化学反应机理、Ai for Science、高性能计算等，以第一作者或通讯作者身份发表国际高水平期刊论文50余篇，授权实用新型专利1项、发明专利3项、软件专著8项，主持国家自然科学基金、省部级基金、重点实验室课题以及企事业委托项目十余项。长期担任Applied Energy, Journal of Computational Physics, Computers & Chemical Engineering, Energy Conversion and Management等期刊审稿人。