Matlab在求解扩散系统之浓度分布中的应用

合集下载

MATLAB在大气扩散模拟中的应用研究

MATLAB在大气扩散模拟中的应用研究

利用通用数据在各种条件下对大气污染扩散模 式工具箱进行了测试 ,取得了较好的结果 。 ( 1) 模式全面 开发的大气污染扩散函数工具箱 里包括了现今大多的扩散模型 ,这使的该工具箱有很 强的实用性 。 ( 2) 模式新颖 由于这套系统是在 MAT LAB 环境 下开发的 ,充分利用了 MAT LAB 工具的优点 。目前在 国内外还没有相关产品出现 , 模式新颖 , 具有很强的 开发潜力 。 ( 3) 计算速度快 , 精度高 由于 MAT LAB 软件本 身的特点 ,决定了计算过程速度快 ,计算结果精度高 , 使得对于浓度计算能保证在繁琐数据的处理上实现 实时计算 ,不但提高了大气污染环境评价的效率而且 也提高了其精确性 。 ( 4) 污染源确定及计算点位的灵活选择性 , 及大 批量处理数据的功能 ,更适于现场污染源强的计算 。 ( 5) 界面友好 由于是在 MAT LAB 环境下编写程 序 ,因而界面友好 。同时 ,其语言表述形式极其简洁 , 几乎与通常的数学表达形式相同 ,不需要像传统的算 法语言那样进行复杂的编程 。而且 ,MAT LAB 简单的 编程语言又可把它的不同的计算程序连接起来完成 复杂的数值计算过程 ,易学易用 ,方便快捷 。
大气污染扩散函数工具箱里有各种大气扩散模 式的调用函数 ,其中如 sigmay ( 横向扩散参数 ) ,sigmaz
( 垂直 扩 散 参 数 ) , sunhighangle ( 太 阳 高 度 角 函 数 ) , Flinesource ( 有限长线源扩散函数 ) ,Linesource ( 无限长
[1~3 ]
引入大气扩散模拟
之中 ,将常用大气扩散模式编制成大气扩散函数 , 组 成大气扩散专业工具箱 ,及通用条件下的大气扩散模 式 DEMOS 图形 ,以实现大气浓度计算的便捷化 、 通用 化及计算机图形的可视化 。

浓度场数值模拟matlab

浓度场数值模拟matlab

浓度场数值模拟matlab1. 介绍浓度场数值模拟是一种通过数值方法来计算和预测物质浓度分布的技术。

这种模拟方法通常基于流体力学和传质过程的基本方程,通过数值求解这些方程来得到浓度场的分布。

在很多领域中,如环境科学、化学工程、材料科学等,浓度场数值模拟都是一种重要的工具。

在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB进行浓度场数值模拟。

我们将首先介绍数值模拟的基本原理和方法,然后详细讨论如何在MATLAB中实现这些方法,并给出一些实际应用的示例。

2. 数值模拟方法数值模拟浓度场的方法有很多种,其中常用的方法包括有限差分法(finite difference method)、有限元法(finite element method)和有限体积法(finite volume method)等。

这些方法都是将浓度场分割成网格,然后通过求解离散化的方程来得到各个网格点上的浓度值。

在MATLAB中,我们可以使用这些方法的内置函数或者自己编写代码来实现浓度场的数值模拟。

下面我们将以有限差分法为例,介绍如何在MATLAB中实现浓度场的数值模拟。

有限差分法是一种将微分方程离散化的方法,它将连续的空间域划分为离散的网格点,并在每个网格点上计算浓度的近似值。

有限差分法的基本思想是使用差分近似来代替微分运算,从而将微分方程转化为代数方程。

在浓度场数值模拟中,有限差分法通常用于求解扩散方程。

3. 在MATLAB中实现数值模拟在MATLAB中,我们可以使用内置函数pdepe来求解偏微分方程。

这个函数可以用于求解一维、二维和三维的偏微分方程,并支持不同的边界条件和初值条件。

下面是一个使用pdepe函数求解一维扩散方程的示例:function [c,f,s] = diffusion_eqn(x,t,u,DuDx)c = 1;f = DuDx;s = 0;function diffusion_simulation()x = linspace(0,1,100);t = linspace(0,1,100);m = 0;sol = pdepe(m,@diffusion_eqn,@diffusion_ic,@diffusion_bc,x,t);u = sol(:,:,1);surf(x,t,u)在这个示例中,我们定义了一个名为diffusion_eqn的函数来描述扩散方程。

Matlab在危险气体扩散模拟分析中的应用

Matlab在危险气体扩散模拟分析中的应用
现计算某点 x = 75m , y = 8. 05 m 处的质量浓度 ,输入各 参数 ,运行程序结果为图 2 。
图 1 气体扩散影响区域划分
一般情况下 ,气体扩散后影响区域可划分为 :致死区域 、 重伤区 、致伤区 、吸入反应区和安全区域 。由于致死区和重 伤区都极易导致人口的伤亡 ,因此在分析中将这 2 个分区统 一合并为致死区[7] 。
[ x ,y ] = meshgrid (50 : d :1000 , - 100 : d :100) ; %设置解的 范围
c = (Q. / 3. 14. / u. / by. / bz) . 3 tempy2. 3 tempz2 ; %计算 浓度
·26 ·
cs = input (’cs = ’) ; %设置等高线浓度值 contour (x ,y ,c ,cs) ; a = contour (x ,y ,c ,cs) ; %作等高线 clabel (a) ; shading interp ; colorbar ; grid ; xlabel (’下风向距离’) ; ylabel (’横风向距离’) ; title (’危险气体扩散浓度分布图’) ; 运行程序 ,得出的结果见图 3 、图 4 。
当 H = 0 时 ,得到地面连续点源扩散模式为 :
c ( x , y , z ,0)
=πuσQσy z exp (
-
y2 2σ2x
)
·exp
(
-
z2 2σ2y
)
(2)
由式 (1) 和式 (2) 可以看出 , 气体扩散浓度和源强 、风速
及 x , y , z 轴上的扩散参数都有着一定关系 。在后文研究中
速 ,可以按照气象部门的统计资料来确定 ,也可以按照实际 如表 1 。

均方位移与扩散系数 matlab

均方位移与扩散系数 matlab

均方位移与扩散系数 matlab
均方位移和扩散系数是在物理学和化学领域中用来描述微粒子在流体中扩散行为的重要参数。

在Matlab中,你可以通过计算微粒子的轨迹来计算均方位移和扩散系数。

首先,我们需要生成微粒子的轨迹数据。

假设我们有微粒子在二维空间中的坐标数据存储在一个矩阵中,可以使用Matlab的随机数生成函数来模拟微粒子的运动轨迹。

然后,我们可以使用这些数据来计算均方位移和扩散系数。

计算均方位移可以通过以下步骤实现:
1. 首先计算微粒子在每个时间步长上的位移向量。

2. 将位移向量的平方求和,并除以微粒子数得到均方位移。

计算扩散系数可以通过以下步骤实现:
1. 根据均方位移和时间计算扩散系数,扩散系数等于均方位移除以时间的两倍。

在Matlab中,你可以使用内置的函数和工具箱来进行这些计算。

例如,可以使用`mean`函数来计算均方位移,使用`polyfit`函数来
拟合位移数据以计算扩散系数。

除了计算,你还可以使用Matlab来可视化微粒子的轨迹数据以
及计算结果。

可以使用`plot`函数来绘制微粒子的轨迹图,使用
`scatter`函数来展示微粒子的分布,以及使用`histogram`函数来
展示微粒子的位移分布情况。

总之,Matlab提供了丰富的函数和工具箱来进行均方位移和扩
散系数的计算和可视化,通过合理的数据处理和分析,可以更好地
理解微粒子在流体中的扩散行为。

希望这些信息能够帮助你更好地
理解和应用均方位移和扩散系数的计算方法。

二维扩散方程的matlab程序

二维扩散方程的matlab程序

二维扩散方程是描述在二维空间中物质或能量传播的数学模型。

在科学和工程领域中,二维扩散方程被广泛应用于描述热传导、物质扩散等现象。

Matlab作为一种强大的科学计算软件,在求解和可视化二维扩散方程方面具有很大的优势。

本文将介绍如何使用Matlab编写二维扩散方程的求解程序,并通过实例演示其应用。

一、二维扩散方程模型二维扩散方程可以用以下偏微分方程表示:∂u/∂t = D(∂^2u/∂x^2 + ∂^2u/∂y^2)其中,u(x, y, t)是描述扩散物质浓度或能量分布的函数,D是扩散系数,x和y分别是空间坐标,t是时间。

上式描述了u随时间和空间坐标的变化规律,求解这个偏微分方程即可得到扩散过程中u的分布情况。

二、二维扩散方程的差分格式为了在计算机上求解二维扩散方程,我们需要将其离散化。

常用的方法是采用有限差分法,即将空间和时间分割成若干个小区间,然后在每个小区间上使用近似的差分格式来表示偏微分方程。

对于二维扩散方程,我们可以使用以下的差分格式:u(i, j, t+Δt) = u(i, j, t) + DΔt/Δx^2 * (u(i+1, j, t) - 2u(i, j, t) + u(i-1, j, t)) + DΔt/Δy^2 * (u(i, j+1, t) - 2u(i, j, t) + u(i, j-1, t))这个差分格式将时间t+Δt的u(i, j)用t时刻的值和邻近点的值表示出来,通过迭代求解,即可得到u随时间和空间的变化。

三、 Matlab程序设计在Matlab中,我们可以很方便地编写二维扩散方程的求解程序。

我们需要定义计算区域的空间网格和时间步长:```matlabLx = 1; 区域长度Ly = 1; 区域宽度Nx = 100; 空间网格数Ny = 100;dx = Lx/Nx; 空间步长dy = Ly/Ny;D = 0.1; 扩散系数dt = 0.01; 时间步长T = 1; 总的模拟时间```接下来,我们初始化u在空间上的分布,并使用差分格式进行迭代计算:```matlabu_init = zeros(Nx, Ny); 初始化uu_init(Nx/2, Ny/2) = 1; 在中心点加入扩散物质u = u_init;for t = 0 : dt : Tu_new = u;for i = 2 : Nx-1for j = 2 : Ny-1u_new(i, j) = u(i, j) + D * dt/dx^2 * (u(i+1, j) - 2*u(i, j) + u(i-1, j)) + D * dt/dy^2 * (u(i, j+1) - 2*u(i, j) + u(i, j-1));endendu = u_new;end```我们可以使用Matlab的绘图功能将扩散物质的分布进行可视化:```matlab[X, Y] = meshgrid(1:Nx, 1:Ny);surf(X, Y, u);xlabel('x');ylabel('y');zlabel('u');```四、实例演示接下来,我们通过一个具体的例子来演示上述程序的应用。

实验4数值微积分应用实训 - 浅谈MATLAB在溶质运移的对流-扩散中的应用

实验4数值微积分应用实训 - 浅谈MATLAB在溶质运移的对流-扩散中的应用

Dd*
ᄊ2C ᄊx2
-
vx
ᄊC ᄊx
=
ᄊC ᄊt
(7)
式(7)左端第一项描述了质量扩散运移,第二项描述了质量的对流运移。也可以对对流-扩
散方程应用无量纲分析,定义无量纲浓度 C + = C Ce ,这里 Ce 为特征浓度,上标“+”表示
无量纲数,因此对流-扩散方程的无量纲形式可写为
�+2C +
-
vL Dd*
-divJ
=
ᄊ(Cn) ᄊt
(1)
对于对流-扩散水流系统,其质量通量可以表示为
Jx
=
-nDd*
ᄊC ᄊx
+ vxCn
Jy
=
-nDd*ᄊC ᄊy+ vyCn式中, viCn -对流项通量。
如果介质为各项同性,则
Jz
=
-nDd*
ᄊC ᄊz
+
vzCn
J = -nDd* gradC + vCn
式中, v -线性地下水流速,其分量分别为 vx 、 vy 、 vz 。
透速度稳定后,在土柱顶部瞬时加入浓度 0.1mol / L 的 NaCl 溶液,记时间为 t = 0 此时
阀门 4 可适当控制供水量,使水位保持稳定同时开始记录传感器上的浓度变化,待进水到
两分钟的时候,再将进水装置中的 NaCl 溶液迅速更换为蒸馏水此时土壤盐分在土柱中的
弥散过程就可以根据对流弥散方程利用 MATLAB 进行编程而解出。
在n+1维空间 u, x1, x2,xn 中是一曲面,称它为方程的积分曲面。
2 齐次线性偏微分方程与非齐次线性偏微分方程
对于未知函数和它的各阶偏导数都是线性的方程称为线性偏微分方程。如

基于MATLAB的放射性气体扩散模拟及应用

基于MATLAB的放射性气体扩散模拟及应用

基于MATLAB的放射性气体扩散模拟及应用摘要:随着核电在世界范围内广泛应用,越来越多的核电站建立起来,但是,运用核能的同时我们也要防范于未然。

因此,模拟核事故放射性气体扩散有着非常重要的意义。

本文运用概率动力学的相关知识,结合高斯扩散模型,建立放射性气体扩散模型,模拟了福岛核电站放射性气体扩散对我国东海岸的影响。

关键词:核事故放射性气体扩散;高斯扩散模型;matlab放射性气体扩散模型1.前言北京时间2011年3月11日,日本福岛县的福岛第一核电站发生了一起重大核事故,大量的放射性污染气体从事故的核电站泄露进入大气,对大气环境产生了非常严重的污染,短时间内事故等级从四级跃升到最高等级——七级核事故,引起了国际社会的广泛关注。

3月15日,专家组分析相关数据得出较低浓度的放射性气体正从核电站向福岛以东地区扩散,并可能在将来几天内到达北美地区,最终到达欧洲地区。

同时事故核电站10km范围内的所有居民被日本政府要求紧急撤离。

核电站周围的各个监测站检测到碘,氩,钚等多种放射性同位素从核电站泄出,23日,在核电站厂区内检测出中子辐射。

随着核电在世界范围内广泛应用,越来越多的核电站建立起来,但是,运用核能的同时我们也要防范于未然。

因此,模拟核事故放射性气体扩散有着非常重要的意义。

本文运用概率动力学的相关知识,结合高斯扩散模型,建立放射性气体扩散模型,模拟了福岛核电站放射性气体扩散对我国东海岸的影响。

首先,我们考虑到风向和风速对放射性气体浓度分布有一定影响,由于当时日本发生了大地震和大海啸,这使得当地的气象环境十分复杂。

本文我们结合高斯烟羽模型,并考虑烟气抬升,地面反射,干湿沉积,放射性气体的衰变等多种因素对模型进行反复修正,得到最终的模型。

之后,对于上风向和下风向L公里处的放射性气体浓度,只需在上述的基础上,令x=L或-L,同时,将风速k用(k+s)和(k-s)来代替,y=0,z=0。

建立完这个基础模型后,我们就可以以此为基础研究在风速一定的情况下,位处上下风L公里处,放射性气体浓度的估计模型,并用matlab软件运行模型,模拟出在下风向时的浓度分布图。

基于MATLAB的煤气泄漏扩散高斯模型影响范围的研究

基于MATLAB的煤气泄漏扩散高斯模型影响范围的研究

最新资料整理推荐工业煤气基于MATLAB仿真的泄漏扩散影响研究摘要:木文的研究目的是研究企业范围空间煤气泄漏的扩散规律和影响范围。

采用mat lab模拟煤气泄漏后CO的浓度分布和扩散距离规律。

通过建立煤气泄漏扩散数学模型,对其影响煤气扩散的主要因素进行了分析、探讨了煤气毒性范围的划分,然后在对煤气泄漏造成的危害和泄漏原因的基础上,运用扩散模型,计算煤气泄露扩散影响范围,然后用MATLAB对此进行模拟,得出不同的距离下煤气的浓度,并对其进行分析。

因为大气稳定度、风速对煤气泄漏扩散的浓度影响起着非常重要的作用。

大气稳定度和风速会显著改变有害气体的扩散状态。

在风速和泄漏增大时,煤气在开放空间扩散距离大,影响范围广,应合理布置煤气监控点,预防煤气中毒。

木文还鉴于煤气泄漏的危害之大,根据CO的特性,对于煤气柜这种重大危险源的管理和控制可以得出一些经验,为采取措施预防其危害提供一定的依据。

关键词:煤气泄漏;MATLAB;数值模拟;扩散一、前言煤气泄漏的研究的背景及意义我国当代工业以煤炭为主要能源的结构特点,决定了我国大多数工业企业的生产性气源以焦炉煤气和高炉煤气等为主,而煤气具有易燃易爆性!易散发性!剧毒性的特点,随着煤气在石油!化工!冶金等行业的广泛应用,也随之增加了煤气在工业场所发生泄漏!扩散并且导致人员中毒!火灾甚至爆炸发生的危险性和可能性〃例如,2002年12月4日,天津西青开发区某厂房发生一起一氧化碳泄漏事故,造成3人中毒死亡;2005年2月22日,湖北大冶市一公司发生煤气中毒事故,当班的4名工人因中毒相继坠入料仓死亡;2005年4月21日,内蒙古自治区乌海市同力冶炼有限责任公司发生高炉煤气泄漏事故,造成2人中毒死亡;2005年n月5日,包头市大安钢铁公司发生煤气泄漏事故,当场造成5人中毒死亡,1人受伤;2005年最新资料整理推荐的10月26日,首钢动力厂发生一起煤气中毒事故,共有9人丧生;而时隔8个月,即2006年6月10日首钢动力厂再次煤气泄漏事故,至少有7人中毒,其中2人经抢救无效死亡〃此类事故举不胜举〃近几年来市场对煤气及其相关产品的需求增大,企业不断扩大生产能力,同时煤气事故的次数也居高不下,鉴于以上事实,我们发现: 工业场所煤气一旦发生事故性泄漏,往往会酿成人员中毒伤亡的严重后果,另外,若遇火源还可能导致火灾或爆炸等事故造成重大损失〃因此,为减少因煤气事故泄漏事故带来的人员及财产损失,对工业场所煤气的泄漏!扩散进行数值模拟分析,加强对其微观规律的研究,为制定相应的煤气中毒预防及事故减灾策略有重要的理论意义〃近年来我国工业煤气事故性泄漏屡有发生,尤其严重的是2005年和2006年首钢动力厂连续两次发生煤气泄漏事故,并造成重大人员伤亡,此事件发人深省〃其重要原因之一就是人们对工业场所煤气泄漏扩散的规律不甚了解,尤其是煤气泄漏扩散后中毒伤害范围的变化,安全警戒撤离距离的确定等信息不能及时获得,从而延误了中毒区域内人员的救援时机,造成重大人员和财产损失"工业场所煤气泄漏扩散是一个综合而又复杂的过程,泄漏物质,泄源高度及而积!泄漏速度!泄漏时间!大气稳定度!地形等参数对扩散都有着重要的影响〃因此,如何对工业场所煤气泄漏扩散的过程进行有效的模拟,以及时!准确!有效地获得各种参数,为煤气泄漏事故的应急救援提供科学依据就显得十分迫切国内外的研究现状〃国外在这方而的研究相对成熟,直到现在该领域的研究还比较活跃〃国外学者提出了不少扩散的计算模型,同时也进行了许多大规模试验〃主要的数值扩散模型有高斯(Gaussianplume/Puffmodel), BM(BritterandMeQuaid)模型Sutton 模型DEM(3 一DFiniteElementModel)等等"高斯模型适用于点源的扩散,早在五六十年代就己经被应用〃它从统计方法入手,考察扩散介质的浓度分布,适用于中等密度气团(非重气)扩散的模拟〃烟羽模型(Plumemode 1)适用于连续源的扩散,烟团模型(Puffmodel)适用于短时间泄漏的扩散(即泄放时间相对于扩散时间比较短的情形,如突发性泄漏等)〃高斯模型具有简单,易于理解,运算量小的特点,且由于提出的时间比较早,实验数据多,因而较为成熟〃高斯(Gauss)模型属于非重气扩散模型,只适用于与空气密度相差不多的气体扩散〃但是,大多数危险性物质一旦泄漏到大气环境中就会由于较重的分子质量(如C12)低温和化学变化(如HF)等原因形成比周围环境气体重的重气云,重气云的扩散机理与非重气云完全不同〃因此,重气云扩散机理的研究是国外众多学者竞相研究的热点课题〃国际上曾多次召开有关重气云扩散研究及其预防控制方而的系列学术会议,促进了重气云扩散的研究〃到目前为止,己提出大约200个重气云扩散模型〃重气云扩散模型可分为经验模型、箱模型、浅层模型以及三维流体力学模等等〃随着计算机的普及和计算能力的不断提高,加上近似计算方法, 例如,有概述限差分法、有限元法、有限体积法等的发展,基于数值计算的计算流体力学(ComputationalFluidDOamics, CFD)方法形成并得到了迅速的发展〃正是England等(1978年)触发了采用CFD方法模拟重气扩散的三维非定常态湍流流动过程〃这种数值方法是通过建立各种条件下的基本守恒方程(包扌舌质量、动量、能量及组分等),结合一些初始和边界条件,加上数值计算理论和方法,从而实现预报真实过程各种场的分布,例如,流场、温度场、浓度场等,以达到对扩散过程的详细描述〃用这种方法就克服了箱及相似模型中辨识和模拟重气的下沉、空气的卷吸、气云的受热等各种物理效应时所遇到的许多问题。

MATLAB语言在对流_扩散问题中的简单应用

MATLAB语言在对流_扩散问题中的简单应用
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
2004 年第 6 期 MATLAB 语言在对流 — 扩散问题中的简单应用 — — — 黄家友 ,等 ・5 7 ・
( 14)
图2 初始条件
Fig12 Initial condition
利用线性插值有 <e = ( <P + <E ) Π 2 <w = ( <P + <W ) Π 2 <n = ( <P + <N ) Π 2 <s = ( <P + <S ) Π 2 将式 ( 5) ~式 ( 15) 代入式 ( 3) 并化简得
[ (Γ A
MAT LAB ( Matrix Laboratory) 是功能十分强大的
工程计算及数值分析软件 ,是以矩阵计算为基础的 , 能满足科学、 工程计算、 控制系统和绘图等的需要。 其特点是功能强大、 开放性强、 界面友好 ,语言自然。 主要有五大功能 :数值计算功能、 符号计算功能、 数据 可视化功能、 数据图形文字统一处理功能、 建模仿真 可视化功能。正是由于这些特点和功能 ,使它获得了 对应用学科有极强的适应力 ,并很快成为应用学科计 算机辅助分析设计、 仿真、 教学乃至科技文字处理不 可缺少的基础软件 ,同时在线性代数、 矩阵分析、 数值 计算及优化、 图像处理等方面得到了广泛应用。 本文主要讨论用有限体积法解决对流 — 扩散问 题时 MAT LAB 的简单应用 。 2 对流 — 扩散问题的模型及处理 以稳定的二维对流 — 扩散问题为例 , 其控制方 程序运行结果 : zi = 45. 6641 。根据表格中的已 知数据 ,还可以进行外插值的计算 , 即一组 x 、 y不 在表格数据两节点之间时 , 仍可计算出结果 。例如 计算以下插值点的值 :

MATLAB语言在对流_扩散问题中的简单应用

MATLAB语言在对流_扩散问题中的简单应用

2
A s ) <P + ( Dn A n +
2
A n ) <P - S P <P = ( Dw Aw +
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
Fw
2
Aw ) <W + ( De A e Fn
Fe
2
A e ) <E + ( Ds A s +
Fs
2
A s ) <S +
( DnA n -
2
A n ) <N + S u Fw
( 16)
Fe
( DwAw +
图1 网格划分
Fig11 Grid plotting
2
Aw ) <P + ( DeAe Fn
xi yi zi 4 结语
5 <) 5 <) 5 <) 5 <) - (Γ A ] + [ (Γ A - (Γ A ] 5x e 5x w 5x n 5x s ( 3) + SΔV
数即可完成 ,其编程是非常简单和快捷的 。
参考文献 :
[1 ] 卢佐潮 ,等 . 计算机辅助机械设计 [ M] . 广州 : 华南理工大学出版
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
2004 年第 6 期 MATLAB 语言在对流 — 扩散问题中的简单应用 — — — 黄家友 ,等 ・5 7 ・

matlab求解对流扩散方程

matlab求解对流扩散方程

对流扩散方程是描述传质和动量传递的数学模型,在许多工程和科学领域都有广泛的应用。

Matlab作为一种强大的科学计算工具,具有丰富的函数库和灵活的编程环境,非常适合用来求解对流扩散方程。

本文将介绍在Matlab中求解对流扩散方程的基本方法,并提供一些实际案例来说明其应用。

一、对流扩散方程的基本形式对流扩散方程是描述物质在流体中输运的偏微分方程,其一般形式可以表示为:∂c/∂t + ∇·(uc) = ∇·(D∇c)其中c是物质的浓度,t是时间,u是流体的速度场,D是扩散系数。

这个方程同时考虑了对流和扩散的影响,描述了物质浓度随时间和空间的变化规律。

二、Matlab中求解对流扩散方程的基本步骤在Matlab中求解对流扩散方程的一般步骤如下:1.建立数学模型:根据实际问题建立对流扩散方程的数学模型,明确方程中的各个参数和边界条件。

2.离散化:将对流扩散方程进行离散化处理,常用的方法有有限差分法、有限元法和有限体积法等。

3.编写程序:利用Matlab的编程功能,编写求解对流扩散方程的程序,包括离散化方程、设置边界条件和时间步长等。

4.求解方程:利用Matlab的数值计算功能,对离散化后的对流扩散方程进行求解,得到数值解。

5.分析结果:对求解得到的数值解进行后处理,分析物质浓度随时间和空间的变化规律,得出有关问题的结论。

三、Matlab中求解对流扩散方程的实际案例下面通过一个实际案例来说明在Matlab中求解对流扩散方程的具体方法。

案例:地下水污染扩散模拟假设地下水中存在一种有害物质,通过对流扩散方程的数学建模和离散化处理,可以得到如下形式的离散方程:c(i,j,k+1) = c(i,j,k) + Δt[(u(i+1,j) - u(i,j))/Δx + (v(i,j+1) - v(i,j))/Δy] - Δt(D(i,j)/Δx^2(c(i+1,j,k) - 2c(i,j,k) + c(i-1,j,k)) +D(i,j)/Δy^2(c(i,j+1,k) - 2c(i,j,k) + c(i,j-1,k)))其中c(i,j,k)是第k个时间步长时点(i,j)处的浓度,u(i,j)和v(i,j)分别是流体的水平和垂直速度分量,D(i,j)是(i,j)处的扩散系数,Δx和Δy分别是网格的水平和垂直间距。

扩散模型 matlab

扩散模型 matlab

扩散模型是用于分析信息、技术、行为、信念和传染病在人群中传播的一种模型,在通信科学、市场营销学和流行病学的研究中发挥着核心作用。

在MATLAB中,实现扩散模型的一般步骤如下:
1. 建立模型方程:根据大气扩散的基本原理,建立描述污染物在大气中传输和扩散过程的数学模型。

2. 进行迭代计算:使用MATLAB中的循环结构,如for循环或while循环,对差分方程进行迭代计算。

每一次迭代都根据前一次迭代的结果来更新浓度值。

3. 可视化结果:使用MATLAB中的绘图函数,如contourf或surf,将模拟结果以图形的形式进行可视化展示。

需要注意的是,以上只是一种简单的实现方法,实际应用中可能会有更复杂的模型和解算方法。

具体实现时需要根据具体问题和模型进行调整和改进。

Matlab在求解扩散系统之浓度分布中的应用

Matlab在求解扩散系统之浓度分布中的应用

其中pdefun为使用者提供的 pde 函数文件。其函数格式如下:
icfun 提供解u 的起始值,函数格式: bcfun边界条件函数,函数格式
六、matlab程序设计
第一步:Fick第二定律化为标准形式后即
c( z , t , c A ,
c A 1 ) z DAB
Байду номын сангаас
第二步:编写偏微分方程的系数向量函数: function [c,f,s]=ex20_3_2pdefun(z,t,CA,dCAdt) c=1/DAB ; f=dCAdt; s=0; 第三步:编写起始条件:function CA_i=ex20_3_2ic(z) CA_i=0; 第四步:编写边界条件: function [pl,ql,pr,qr]=ex20_3_2bc(zl,CAl,zr,CAr,t) global DAB k CA0 pl=CAl-CA0; ql=0; pr=0; qr=1/DAB;
四、matlab模型建立
根据题意不同时间t和距界面厚度不同处x的浓度C=f(z,t); 因气体 A与液体 B 不发生反应,故其扩散现象的质量平衡方程根据Fick第二 定律。 扩散现象的质量平衡方程如下:
依题意,其初始及边界条件为: I.C. CA0(Z,0)=0, Z>0 B.C. CA(0,t)=CA0, t≥0 ;
在化学工程领域为了更好的进行过程设计优化和控制经常需要了解化工设备如反应器中的温度浓度和速度在不同空间上的分布以及随时间的动态变化规律因此涉及到许多偏微分方程的问题
报告名称:Matlab在求解扩散系统之 浓度分布中的偏微分应用
池雨 2111401149
一、序言
偏微分方程(Partial Differential Equation,简称PDE)就是涉及 到两个自变量以上的微分方程。在化学工程领域,为了更好的进行过 程设计、优化和控制,经常需要了解化工设备(如反应器)中的温度 、浓度和速度在不同空间上的分布以及随时间的动态变化规律,因此 涉及到许多偏微分方程的问题。 之前小组同学介绍的基本都是用matlab解决常微分方程的相关化工, 本组通过一个简单的例子让大家对matlab解决偏微分问题有个初步的 了解。

一维粒子扩散过程代码matlab

一维粒子扩散过程代码matlab

一维粒子扩散过程代码matlab一维粒子扩散过程是指在一维空间中,粒子由高浓度区域向低浓度区域移动的过程。

这个过程可以用扩散方程进行建模和描述。

在本文中,将介绍如何使用Matlab编写一维粒子扩散过程的代码,并逐步解释每一步。

起初,我们需要定义一维空间的尺寸和时间步长。

在这个例子中,我们假设一维空间的尺寸为L,时间步长为dt。

matlabL = 10; 一维空间尺寸dt = 0.01; 时间步长然后,我们需要定义初始条件和边界条件。

在这个例子中,我们假设初始浓度分布是一个高斯分布,边界条件为周期性边界,即当粒子到达一维空间的边界时会从另一边进入。

matlabN = 100; 粒子数x = linspace(0, L, N); 一维空间均匀分布的点c0 = exp(-(x - L/2).^2); 初始浓度分布为高斯分布c = c0; 当前浓度分布周期性边界条件c(1) = c(end);c(end) = c(1);接下来,我们需要定义扩散系数D,它描述了粒子在单位时间内从高浓度区域向低浓度区域扩散的速率。

在这个例子中,我们假设扩散系数是一个常数。

matlabD = 0.1; 扩散系数然后,我们可以使用扩散方程来模拟粒子扩散的过程。

扩散方程可以写成以下形式:matlabdc = D * (circshift(c,1) - 2*c + circshift(c,-1)) / (dx^2);c = c + dc * dt;在这个方程中,dc表示浓度变化率,circshift函数用于实现周期性边界条件,dx表示一维空间中相邻两个点的间距。

最后,我们需要设置模拟的总时间和输出间隔,并在每一个输出步骤中绘制当前的浓度分布。

matlabtTotal = 10; 总时间tOutput = 0.1; 输出间隔nSteps = round(tTotal / dt); 总步数nOutputSteps = round(tOutput / dt); 输出步数figure;for i = 1:nStepsdc = D * (circshift(c,1) - 2*c + circshift(c,-1)) / (dx^2);c = c + dc * dt;if mod(i,nOutputSteps) == 0plot(x,c);axis([0 L 0 max(c0)]);xlabel('Position');ylabel('Concentration');title(['Diffusion Process at Time = ' num2str(i*dt)]);drawnow;endend通过以上的简单步骤,我们就可以使用Matlab编写一维粒子扩散过程的代码。

轴向扩散模型 matlab -回复

轴向扩散模型 matlab -回复

轴向扩散模型matlab -回复【轴向扩散模型matlab】轴向扩散模型是一种用于描述物质在管道或孔隙介质中的传输和扩散过程的数学模型。

在这篇文章中,我们将详细介绍轴向扩散模型,并使用MATLAB编程语言来实现该模型。

一、引言在各个科学领域,很多实际问题都涉及到物质在管道或孔隙介质中的传输和扩散过程。

轴向扩散模型为我们提供了一种有效的方式来定量描述这些过程,并对其进行数值模拟和分析。

二、轴向扩散模型的基本原理轴向扩散模型基于质量守恒定律和扩散定律,通过假设管道或孔隙介质为一维空间,将物质在其中的传输和扩散过程简化为一维情况下的扩散问题。

该模型可以利用一维扩散方程来描述。

三、一维扩散方程一维扩散方程描述了物质在一维空间中随时间和空间坐标的变化规律。

该方程可以表示为:∂C/∂t = D*∂²C/∂x²其中,C是物质的浓度,t是时间,x是空间坐标,D是扩散系数。

四、MATLAB中的轴向扩散模拟在MATLAB中,我们可以使用偏微分方程求解工具箱来实现轴向扩散模拟。

首先,我们需要定义模拟所需的参数和初始条件。

然后,我们可以使用一维扩散方程,在每个时间步长上迭代求解浓度分布的变化。

最后,我们将结果可视化并进行进一步的分析。

五、MATLAB代码实现下面是一个简单的MATLAB代码实现轴向扩散模拟的示例:定义模拟参数L = 1; 管道或孔隙介质的长度Nx = 100; 空间离散点数T = 10; 模拟总时间Nt = 1000; 时间离散点数D = 0.1; 扩散系数dx = L / Nx; 空间步长dt = T / Nt; 时间步长初始化浓度分布C = zeros(Nx, 1);C(1) = 1; 初始条件迭代求解浓度变化for n = 1:Ntfor i = 2:Nx-1C(i) = C(i) + D*dt/(dx^2) * (C(i+1) - 2*C(i) + C(i-1));endend可视化结果x = linspace(0, L, Nx);plot(x, C);xlabel('Position');ylabel('Concentration');六、结果分析通过运行以上的MATLAB代码,我们可以得到轴向扩散模拟得到的浓度分布结果。

Matlab在化学危险性气体扩散模拟分析中的应用

Matlab在化学危险性气体扩散模拟分析中的应用

Matlab在化学危险性气体扩散模拟分析中的应用
邓金华;沈贤明;张保平;王建兵
【期刊名称】《中国安全生产科学技术》
【年(卷),期】2005(001)005
【摘要】针对化学危险性气体扩散模拟分析过程中存在计算和分析过程复杂的问题,利用Matlab软件的综合分析计算与绘图优势,提出了Matlab软件程序对化学危险性气体高斯扩散模型的安全分析计算方法,实现了化学危险性气体扩散的直观图形表示、浓度分布和伤害分区的准确划分,其最小分析步长准确度可以根据需要设置,在安全分析与评价中应用效果理想,有利于提高分析效率,减少工作强度.
【总页数】3页(P94-96)
【作者】邓金华;沈贤明;张保平;王建兵
【作者单位】广州安准职业安全事务有限公司,广州,510600;广州安准职业安全事务有限公司,广州,510600;广州安准职业安全事务有限公司,广州,510600;广州安准职业安全事务有限公司,广州,510600
【正文语种】中文
【中图分类】TQ02
【相关文献】
1.Matlab在危险气体扩散模拟分析中的应用 [J], 艾唐伟;徐小贤;王洪
2.可燃气体扩散模拟在海上油气生产设施危险区划分中的应用 [J], 祝皎琳;潘大新;杜溪婷;涂跃进
3.MATLAB在复杂化学反应模拟中的应用 [J], 黄允中;张元勤
4.DNV PHAST软件在气体扩散模拟分析中的应用 [J], 潘鹏
5.MATLAB在反向地球化学模拟中的应用 [J], 刘飞;牟文杰;孙旭曙;张国鹏
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

MATLAB图像处理技术在水环境扩散实验研究中的应用

MATLAB图像处理技术在水环境扩散实验研究中的应用

MATLAB图像处理技术在水环境扩散实验研究中的应用牟天瑜;武周虎;周立俭;杨正涛;吉爱国【摘要】基于MATLAB建立示踪剂浓度的数字图像处理系统, 对示踪剂浓度图像进行数字化处理, 以便研究复杂岸坡水体中示踪剂的扩散规律. 在立面二维槽中槽复杂岸坡断面角形域排放的扩散实验过程中, 使用数码相机记录示踪剂浓度扩散的一系列瞬时图像, 对示踪剂扩散区域进行处理提取; 再根据比色(皿) 标定实验把灰度值转化为对应的浓度值, 使示踪剂的扩散图像以等浓度线图的形式显示, 实现了浓度分布数据读取的可视化. 结果表明, 基于MATLAB数学工具建立的示踪剂浓度的数字图像处理系统, 对研究水体中扩散实验的示踪剂浓度场是可行的.%The digital image processing technology oftracer concentrationmodel was based on MATLAB. Tracer concentration images in the diffusing test were dealt with a digital processing to study the concentration distribution in the water body of complex-bank. A series of instantaneous images were taken by a digital camera after the tracer was discharged into vertical two-dimensi-onal complex-tank during the distribution experiment. Next, the area of tracer diffusion was extra-cted, and the gray value was converted to corresponding concentration according to colorimetric calibration experiment. After these steps, the isoline map was established and the visualization of the tracer concentration gradient was realized. The results indicated that it was effective to investigate tracer concentration diffusion through this digital image processing technology based on MATLAB.【期刊名称】《中国环境管理干部学院学报》【年(卷),期】2015(025)005【总页数】4页(P58-61)【关键词】MATLAB;图像处理技术;复杂岸坡;扩散实验;浓度分布【作者】牟天瑜;武周虎;周立俭;杨正涛;吉爱国【作者单位】青岛理工大学环境与市政工程学院, 山东青岛 266033;青岛理工大学环境与市政工程学院, 山东青岛 266033;青岛理工大学通信与电子工程学院, 山东青岛 266033;青岛理工大学环境与市政工程学院, 山东青岛 266033;青岛理工大学通信与电子工程学院, 山东青岛 266033【正文语种】中文【中图分类】X524随着我国城镇化和工业化水平的提高,生活和工业用水高度集中引起污水的集中排放,污水大多通过江河水库岸边的排污口进入水体,自然水体中的污染物在岸坡角形域顶点排放的扩散与边界反射往往非常复杂,横向与垂向扩散系数一般不相等[1-3]。

扩散方程高精度加权差分格式的MATLAB实现

扩散方程高精度加权差分格式的MATLAB实现

扩散方程高精度加权差分格式的MATLAB实现
扩散方程高精度加权差分格式的MATLAB实现
胡敏
【摘要】对扩散方程混合问题,利用二阶微商三次样条四阶逼近公式构造其四阶加权差分格式.使用MATLAB软件编程,将问题的解用图像表示出来,通过数值结果验证了该方法的可行性和稳定性.
【期刊名称】四川文理学院学报
【年(卷),期】2014(024)005
【总页数】4
【关键词】扩散方程;加权差分格式;高精度;MATLAB
0 引言
MATLAB是一款具有精确数值计算功能和丰富图形处理函数的软件,[1]偏微分方程的数值解可直观地以二维、三维图形方式显示在屏幕上.因此,近年来,越来越多的人开始使用MATLAB来求解偏微分方程.[2-7]一维扩散方程是最简单的偏微分方程之一,其定解问题的数值方法有差分法、有限元法和边界元法.本文主要讨论一维扩散方程的一个高精度加权差分格式的MATLAB实现.[8]
1 求解扩散方程的基本思想
用有限差分法求解偏微分方程问题必须把连续问题进行离散化,因此求解扩散方程的基本思想是把连续的定解区域用有限个离散点构成的网格来代替,这些离散点称作网格的节点.[9]
把连续定解区域上连续变量的函数用定义在网格上的离散变量函数来近似,于是原微分方程和定解条件就近似地以代数方程组代之,即有限差分方程组,解此方程组就可以得到原问题在离散点上的近似解.然后再利用插值方法便可以从。

MATLAB语言在对流—扩散问题中的简单应用

MATLAB语言在对流—扩散问题中的简单应用

MATLAB语言在对流—扩散问题中的简单应用
黄家友;陈燎原
【期刊名称】《煤矿机械》
【年(卷),期】2004(0)6
【摘要】介绍了在MATLAB软件的基础上 ,结合其计算、绘图等工具箱 ,重点分析了MATLAB语言在解决对流—扩散问题中的应用。

通过编程计算一个具体的二维稳态导热的例子 ,阐述了在对流—扩散问题中使用MATLAB可以提高工作效率 ,有利于方便快捷地解决问题。

【总页数】3页(P56-58)
【关键词】MATLAB;中心差分法;对流-扩散
【作者】黄家友;陈燎原
【作者单位】安徽理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP30
【相关文献】
1.MATLAB在函数极限问题中的简单应用 [J], 张恩绮;陈文静;张旭;
2.MATLAB语言在计算流体力学中的简单应用 [J], 李志博;林麒;胡国清;许高攀;陈广文;刘文艳
3.非对称对流扩散问题有限元法的MATLAB实现 [J], 范馨月;杨一都
4.QUICK格式在对流占优扩散问题中的应用分析 [J], 赵文娟; 黄凌
5.浓度对流扩散方程并行计算与MATLAB高效实现方法 [J], 谢悦;林建国;芦静因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

读书报告
Matlab在求解扩散系统之浓度分布
中的应用
池雨
一、问题的提出
管中储放静止液体 B ,高度为L=10 ㎝,放置于充满A 气体的环境中。

假设与B 液体接触面之浓度为C A0=0.01mol/m 3,且此浓度不随时间改变而改变,即在操作时间内(h=10天)维持定值。

气体A 在液体B 中之扩散系数为D AB =2×10−9m 2/s 。

试决定A 与B 不发生反应;情况下,气体A 溶于液体B 中之流通量(flux)。

参考如图所示的装置。

二、知识背景
Fick 第一定律:实验表明,在稳态扩散的条件下,单位时间内通过垂直于扩散方向的单位截面面积的扩散物质的通量与浓度梯度成
正比。

数学表达式为: Fick 第二定律:根据质量平衡关系即在微小体积中积存的物质
(留入的物质量)J 1—(留出的物质量)J 2得出 因此Fick 第二定律的数学表达为:
三、问题求解
根据题意不同时间t 和距界面厚度不同处x 的浓度C=f(z,t); 因气体A 与液体 B 不发生反应,故其扩散现象的质量平衡方程根据Fick
dx
dc
D
J -=dx J J dt dc 2
1-=2
2
x
c
D t c ∂∂=∂∂
第二定律。

依题意,其初始及边界条件为: I.C. C A0(Z,0)=0, Z>0 B.C. C A (0,t)=C A0, t ≥0 ;
在获得浓度分布后即可应用Fick 第一定律求得流通量即 四、matlab 程序设计
偏微分方程(Partial Differential Equation ,简称PDE )就是涉及到两个自变量以上的微分方程。

在化学工程领域,为了更好的进行过程设计、优化和控制,经常需要了解化工设备(如反应器)中的温度、浓度和速度在不同空间上的分布以及随时间的动态变化规律,因此涉及到许多偏微分方程的问题。

Matlab 函数pdepe
()可用于求解偏微分方程,模型为:
用以解含上述初始值及边界值条件的偏微分方程MATLAB 命令 pdepe 的用法如下:
若要获得特定位置及时间下的解,可配合以 pdeval 命令。

使用格式如下:
,0≥=∂∂=t t
C L
Z A 0
)(z
=∂∂-=z A AB
t AZ C D N
第一步:Fick 化为标准形式后即
第二步:编写偏微分方程的系数向量函数: function [c,f,s]=ex20_3_2pdefun(z,t,CA,dCAdt) c=1/D AB ; f=dCAdt; s=0;
第三步:编写起始条件:function CA_i=ex20_3_2ic(z) CA_i=0;
第四步:编写边界条件:
function [pl,ql,pr,qr]=ex20_3_2bc(zl,CAl,zr,CAr,t) global DAB k CA0 pl=CAl-CA0; ql=0; pr=0; qr=1/DAB;
第五步:取点。

例如 t=linspace(0,h,100); z=linspace(0,L,10);
第六步 利用 pdepe 求解。

m=0;
sol=pdepe(m,@ex20_3_2pdefuna,@ex20_3_2ic,@ex20_3_2bc,z,t);
),,,(z ),,,(1
),
,,(c ==∂∂∂∂=
∂∂=∂∂m z
c c t z s c z c c t z f D z c c t z A
A A
A A AB
A A
Sol(j,k,i)第一维代表时间t,第二维代表空间位置z,第三维代表解向量u的第i个元素,即ui=sol(:,:,i)
第七步显示结果。

u=sol(:,:,1);
surf(x,t,u)
title('标题')
xlabel('位置')
ylabel(''conc. (mol/m^3)'' )
zlabel('u')
若要获得特定位置及时间下的解,可配合以pdeval 命令。

使用格式如下
本题的程序编写为:
for i=1:length(t)
[CA_i,dCAdz_i]=pdeval(m,z,CA(i,:),0);
NAz(i)=-dCAdz_i*DAB;
End
附录(matlab程序):
function ex20_3_2
% 扩散系统之浓度分布
clear
clc
global DAB k CA0
% 给定数据
a=input('请输入要求通量处厚度a= ')
CA0=0.01;
L=0.1;
DAB=2e-9;
h=10*24*3600;
% 取点
t=linspace(0,h,100);
z=linspace(0,L,10);
m=0;
sol=pdepe(m,@ex20_3_2pdefuna,@ex20_3_2ic,@ex20_3_2bc,z,t); CA=sol(:,:,1);
for i=1:length(t)
[CA_i,dCAdz_i]=pdeval(m,z,CA(i,:),a);
NAz(i)=-dCAdz_i*DAB;
end
subplot(211)
surf(z,t/(24*3600),CA)
title('case (a)')
xlabel('length (m)')
ylabel('time (day)')
zlabel('conc. (mol/m^3)')
subplot(212)
plot(t/(24*3600),NAz'*24*3600)
xlabel('time (day)')
ylabel('flux (mol/m^2.day)')
%************************************************ % PDE 函数
%************************************************ function [c,f,s]=ex20_3_2pdefuna(z,t,CA,dCAdz)
global DAB k CA0
c=1/DAB;
f=dCAdz;
s=0;
%************************************************ % 初始条件函数
%************************************************ function CA_i=ex20_3_2ic(z)
CA_i=0;
%************************************************ % 边界条件函数
%************************************************ function [pl,ql,pr,qr]=ex20_3_2bc(zl,CAl,zr,CAr,t)
global DAB k CA0
pl=CAl-CA0;
ql=0;
pr=0;
qr=1/DAB;。

相关文档
最新文档