快捷導(dǎo)航

利用在Python中數(shù)值模擬研究氣體擴(kuò)散

更新時(shí)間：2023年01月31日 09:47:45 作者：夢(mèng)想橡皮擦

在 Python 中，可以使用數(shù)值模擬來研究氣體擴(kuò)散。本文就來通過一些示例為大家講講具體的實(shí)現(xiàn)方法，文中的示例代碼講解詳細(xì)，感興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下

Python 代碼模擬氣體擴(kuò)散

在進(jìn)行模擬時(shí)，可以使用預(yù)定義的數(shù)學(xué)模型和算法，或者使用框架，如 FEniCS，F(xiàn)iPy 等。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的 Python 代碼演示如何使用數(shù)值模擬研究氣體擴(kuò)散：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Nx = 100
Ny = 100
Lx = 1
Ly = 1
dx = Lx / Nx
dy = Ly / Ny

x = np.linspace(0, Lx, Nx)
y = np.linspace(0, Ly, Ny)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 初始條件
C = np.zeros((Nx, Ny))
C[Nx // 2, Ny // 2] = 1

# 時(shí)間步長(zhǎng)和時(shí)間步長(zhǎng)數(shù)
dt = 0.00001
Nt = 10000

# 擴(kuò)散系數(shù)
D = 0.1

# 求解擴(kuò)散方程
for n in range(Nt):
    Cn = C.copy()
    C[1:-1, 1:-1] = Cn[1:-1, 1:-1] + D * dt / dx**2 * (Cn[2:, 1:-1] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[:-2, 1:-1]) + \
                    D * dt / dy**2 * (Cn[1:-1, 2:] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[1:-1, :-2])

plt.imshow(C, extent=[0, Lx, 0, Ly], origin='lower', cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

運(yùn)行代碼得到下述繪圖。

上面的代碼演示了如何模擬氣體擴(kuò)散的簡(jiǎn)單示例。

先定義網(wǎng)格和初始條件
然后迭代地解決擴(kuò)散方程
最后，使用 Matplotlib 顯示氣體擴(kuò)散的分布情況。

計(jì)算并顯示氣體濃度的均值和標(biāo)準(zhǔn)差

可以擴(kuò)展上面的代碼以實(shí)現(xiàn)更多功能。例如，可以計(jì)算并顯示氣體濃度的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，以了解氣體擴(kuò)散的情況。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Nx = 100
Ny = 100
Lx = 1
Ly = 1
dx = Lx / Nx
dy = Ly / Ny

x = np.linspace(0, Lx, Nx)
y = np.linspace(0, Ly, Ny)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# Initial conditions
C = np.zeros((Nx, Ny))
C[Nx // 2, Ny // 2] = 1

dt = 0.00001
Nt = 10000

D = 0.1

for n in range(Nt):
    Cn = C.copy()
    C[1:-1, 1:-1] = Cn[1:-1, 1:-1] + D * dt / dx ** 2 * (Cn[2:, 1:-1] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[:-2, 1:-1]) + \
                    D * dt / dy ** 2 * (Cn[1:-1, 2:] - 2 * Cn[1:-1, 1:-1] + Cn[1:-1, :-2])

mean = np.mean(C)
std = np.std(C)

print("Mean:", mean)
print("Standard deviation:", std)

plt.imshow(C, extent=[0, Lx, 0, Ly], origin='lower', cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

運(yùn)行代碼效果圖如下所示：

研究氣體擴(kuò)展的高級(jí)方法

對(duì)于模擬氣體擴(kuò)散，一種常用的更高級(jí)方法是使用有限差分方法。

有限差分方法是一種數(shù)值模擬方法，用于通過在網(wǎng)格上插值，并使用已知的數(shù)值來求解微分方程。

常用的有限差分方法包括：

差分：一種最簡(jiǎn)單的有限差分方法，用于模擬氣體擴(kuò)散。
積分差分：用于模擬非線性的氣體擴(kuò)散問題。
正解差分：用于模擬復(fù)雜的氣體擴(kuò)散問題，并且需要更多的計(jì)算時(shí)間和計(jì)算資源。

在 Python 中，可以使用 Scipy 庫(kù)中的 scipy.sparse 和 scipy.sparse.linalg 模塊來實(shí)現(xiàn)有限差分方法。

下面是一個(gè)使用正解差分模擬氣體擴(kuò)散的示例代碼：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Parameters
nx = 51
ny = 51
nt = 50
dx = 2 / (nx - 1)
dy = 2 / (ny - 1)
sigma = .2
dt = sigma * dx

x = np.linspace(0, 2, nx)
y = np.linspace(0, 2, ny)

u = np.ones((ny, nx))
v = np.ones((ny, nx))

# Initial Conditions
u[int(.5 / dy):int(1 / dy + 1),int(.5 / dx):int(1 / dx + 1)] = 2
v[int(.5 / dy):int(1 / dy + 1),int(.5 / dx):int(1 / dx + 1)] = 2

for n in range(nt + 1):
    un = u.copy()
    vn = v.copy()
    u[1:, 1:] = (un[1:, 1:] - (un[1:, 1:] * dt / dx * (un[1:, 1:] - un[1:, :-1])) -
                 vn[1:, 1:] * dt / dy * (un[1:, 1:] - un[:-1, 1:]))
    v[1:, 1:] = (vn[1:, 1:] - (un[1:, 1:] * dt / dx * (vn[1:, 1:] - vn[1:, :-1])) -
                 vn[1:, 1:] * dt / dy * (vn[1:, 1:] - vn[:-1, 1:]))
    u[0, :] = 1
    u[-1, :] = 1
    u[:, 0] = 1
    u[:, -1] = 1
    v[0, :] = 1
    v[-1, :] = 1
    v[:, 0] = 1
    v[:, -1] = 1

fig = plt.figure(figsize=(11, 7), dpi=100)
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y = np.meshgrid(x, y)
ax.plot_surface(X, Y, u, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

這段代碼是使用 Python 來模擬氣體擴(kuò)散的例子。代碼使用了 NumPy 和 Matplotlib 庫(kù)：

NumPy：提供了處理多維數(shù)組的工具，本代碼中用于創(chuàng)建網(wǎng)格數(shù)組并進(jìn)行數(shù)值計(jì)算。
Matplotlib：提供了繪圖功能，用于可視化模擬的結(jié)果。

代碼中首先設(shè)置了一些模擬參數(shù)，如網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)、模擬步數(shù)、步長(zhǎng)和時(shí)間步長(zhǎng)等。然后使用 linspace() 函數(shù)創(chuàng)建網(wǎng)格點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)。接著，通過對(duì)模擬初始條件的設(shè)置，創(chuàng)建了模擬的初始速度場(chǎng)和密度場(chǎng)。最后，代碼實(shí)現(xiàn)了一個(gè)循環(huán)，使用正解差分來模擬氣體擴(kuò)散的過程，并使用 Matplotlib 可視化模擬的結(jié)果。