工具开发 · AI FOR SCIENCE
Physics AI Fluent Analysis
水平卧式流化床 · 空床流场仿真
用 GPU 加速的 3D D3Q19 格子玻尔兹曼方法（LBM）求解流化床空床气相流场：以恒功率离心风机曲线为压力进口、布风板为多孔板，流量与压差由物理自洽涌现；为 AI for Science / 神经算子提供真值引擎与数据工厂。
物理场景
水平卧式流化床空床（无颗粒）气相流场，完整还原布风板、分区风箱、渐扩段与排风结构。
布风板
2400 mm × 567 mm，厚 2 mm；孔径 2 mm，开孔率 5.6%，孔轴 5° 倾斜（朝出料 -x 方向）。
分区进风
沿长度均分 4 段（每段 600 mm），每段独立风箱（高 450 mm），DN300 侧进风、风向平行床板。
沸腾 / 渐扩段
1000 mm 高度内由 2400 × 567 渐扩至 2400 × 1200；上部稳压段 400 mm；渐缩段 500 mm。
排风
顶部居中 DN800 圆管排出，形成完整的进风—布风—沸腾—排风路径。
恒功率风机
单段额定 2500 m³/h（合计 10000 m³/h）、额定压差 2900 Pa；恒功率 Δp · Q = P ≈ 8056 W，关死压力 4350 Pa。
物理自洽的工况点
2500 m³/h 与 2900 Pa 是风机额定点，不是独立约束。仿真只施加风机曲线压力，流量由「风机曲线 ∩ 系统阻力」唯一交点自然涌现。
数值方法
GPU 格子玻尔兹曼
D3Q19 + BGK 碰撞 + 推流 + 半步反弹固体边界；NVIDIA GPU（numba.cuda）实测约 120 MLUPS。
网格
100 格/m，240 × 130 × 265 ≈ 827 万单元（8 GB 显存上限）；布风板按固体薄板 + 规则开孔离散。
边界条件
压力进口（固定密度 = 风机曲线压力，速度零梯度自由）；压力出口（密度 = 1）；固体壁无滑移。
求解成本
3900 步 / 184 s 完成；对比传统 CFD 小时～天级，把空床流场分析压到分钟级。
仿真结果
压力符号、结构、量级均正确：风箱高压 → 布风板节流降压 → 沸腾段低压 → 向排风递减。
工况点风量
Q ≈ 1463 m³/h（风机曲线与系统阻力交点）
风箱静压
4061 Pa（4 段侧进风）
沸腾段静压
181 Pa（经布风板节流后）
布风板压差
+3880 Pa（风箱 > 沸腾段）
最大流速
4.89 m/s（射流区）
求解
3900 步 / 184 s（100 格/m，2 mm 板厚）
流场图集
全部由 GPU 求解器输出（4× 分辨率原始图，网页为压缩版）。
AI for Science 闭环
本项目天然是 AI for Science / 神经算子的数据工厂与落地场景。
神经算子
FNO / DeepONet 把「解算子」参数化为网络权重：输入几何 + 边界，输出全场。
图神经网络
MeshGraphNet 类模型适配非结构 / 复杂几何，天然处理不规则边界。
代理模型加速
用约 1% 的算力逼近求解器精度，支撑大规模参数扫描与在线优化。
数字孪生
毫秒级推理 → 参数拖拽即时刷新 → 在线优化与预测性维护。
复现与技术栈
Python 3.11+ · numpy · numba · numba-cuda（CUDA 13.2 runtime）· matplotlib · scipy / pyamg（RANS 尝试版）
主仿真
python tools/fbed_simulation.py（100 格/m，约 3 - 5 分钟）
批量出图
python tools/fbed_figures.py · python tools/fbed_analysis.py（秒级）
可调参数
FBED_PPM 网格分辨率 · FBED_ULB 参考格速 · FBED_DP 额定压差等环境变量
脚本体系
求解器 / 出图 / 分析 / 通量诊断 / 切面探针 / RANS 尝试版（留档）