基于动力学蒙特卡洛的流光放电树随机自洽三维建模
等离子体物理
2023-07-06 v1
摘要
本文给出了一种基于伊藤扩散与动力学蒙特卡洛（KMC）的气体放电新型粒子网格模型的基础。在新模型中，电子由微观漂移-扩散模型而非宏观模型描述。我们讨论了伊藤-KMC 模型与涨落流体力学方程以及 conventionally 用于模拟流光放电的对流-扩散-反应方程之间的联系。该新模型耦合了光电离的粒子描述，提供了一种非动理学的全粒子方法，具有若干引人注目的特性，如：1) 采用与流体模型相同的输入，例如迁移率系数、扩散系数与反应速率。2) 保证非负密度。3) 对反应与扩散涨落的内禀支持。4) 卓越的稳定性。该模型实现为基于直角自适应网格加密的切割单元网格上的粒子-网格模型。以大气中的正流光放电作为主要应用示例，我们演示了能够自洽地模拟大型放电树。
引用
@article{arxiv.2307.01797,
title = {Stochastic and self-consistent 3D modeling of streamer discharge trees with Kinetic Monte Carlo},
author = {Robert Marskar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.01797},
year = {2023}
}
备注
29 pages, 16 figures