[发明专利]一种基于GPU加速的污染物输移高分辨率数值模拟方法

说明书

本发明公开了一种基于GPU加速的污染物输移高分辨率数值模拟方法，读取高分辨率单元网格组成的DEM地形文件，获得被赋值的变量；读取初始条件和边界条件，采用有限体积法空间离散控制方程将变量从CPU换存到GPU上；划分干湿计算区域，采用HLLC近似黎曼求解器在GPU上计算单元网格界面上的通量；在GPU上对控制方程源项进行计算；根据库朗数计算迭代更新的时间步长；获得所有单元网格的水力要素和浓度信息；将水力要素和浓度信息从GPU显存拷贝至主机内存并输出。解决了现有技术中存在的研究水体污染物迁移运动规律的数值模型运行效率和精度较差的问题。

技术领域

本发明属于数值模拟加速技术领域，具体涉及一种基于GPU加速的污染物输移高分辨率数值模拟方法。

背景技术

近年来，已在全球各地报道了许多严重的山洪暴发事件。例如，在2019年3月，印度尼西亚巴布亚省不同地区发生了严重的山洪暴发，大规模洪灾夺去了63条生命。2012年7月，一场灾难性的暴雨在中国北京造成79人死亡。由于山洪的凶猛和不可预测性，它对人类生命和财产构成了巨大威胁。洪水对城市的影响也极为深远。在城市中，大型洪水可能会损坏污水处理厂或其他释放污染物的设施，也可能对公共卫生和当地经济造成巨大风险。因此，掌握污染物输移过程对水利和环境工程具有重要的指导意义。

为了应对水体污染事件的不可预测性和剧烈性，研究者采用二维水动力学方程和输移方程建立大量的数值模型来分析研究水体污染物迁移运动规律。但是，不同数值方法导致模型的计算精度存在差异，且模型运行耗时较长，甚至无法在计算机上运行；一旦发生大规模水体污染后，需要紧急决策并制定相应措施，对水体中污染物的输移做出相应判断，根本没时间在计算机上运行模型。所以快速高效的预测突发水污染事件仍然是国内外学者研究的重点。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于GPU加速的污染物输移高分辨率数值模拟方法，解决了现有技术中存在的研究水体污染物迁移运动规律的数值模型运行效率和精度较差的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于GPU加速的污染物输移高分辨率数值模拟方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1，读取高分辨率单元网格组成的DEM地形文件，获得被赋值的变量；

步骤2，读取初始条件和边界条件，采用有限体积法空间离散控制方程将变量从CPU换存到GPU上；

步骤3，划分干湿计算区域，采用HLLC近似黎曼求解器在GPU上计算单元网格界面上的通量；

步骤4，在GPU上对控制方程源项进行计算；

步骤5，根据库朗数计算迭代更新的时间步长；

步骤6，重复步骤3～5，获得所有单元网格的水力要素和浓度信息；

步骤7，将水力要素和浓度信息从GPU显存拷贝至主机内存并输出。

本发明的特点还在于：

有限体积法空间离散控制方程包括二维浅水方程和污染物输移方程，其耦合守恒格式的矢量形式表示如下：

其中，