中国农业大学：基于μ(I)流变模型的大尺度颗粒流三维格子玻尔兹曼模拟--颗粒学报PARTICUOLOGY

本文在格子玻尔兹曼方法 (LBM) 框架中引入μ(I)流变模型表征颗粒流的本构响应，并结合单相流体体积法 (VOF) 追踪自由表面，构建了可模拟大尺度颗粒流的三维数值模型。同时为提升大尺度模拟的计算效率，还采用了基于OpenCL的GPU并行加速技术。利用构建的模型对颗粒柱坍塌实验以及2014年红石岩滑坡的演化过程进行了数值模拟。结果表明，该模型可准确捕捉颗粒材料在准静态与快速流动状态间的动态转换，精确再现了滑坡的滑移距离与堆积形态，证实了模型在复杂三维地形下模拟大尺度颗粒流演化过程的可靠性与高效性。

相关研究成果发表于PARTICUOLOGY（Volume 113），欢迎感兴趣的读者扫描下方二维码或者点击文末“阅读原文”进入ScienceDirect官网阅读、下载！

亮点

1. 突破传统LBM在宏观地质灾害模拟中的尺度局限，构建了耦合μ(I)流变本构与自由表面追踪（VOF）的三维LBM计算框架，并结合GPU并行加速技术，实现了复杂三维地形下大尺度颗粒流的高效、全过程模拟。

2. 重现了颗粒材料失稳演化中的“多态转换”过程。通过引入正则化参数修正等效动力粘度，有效克服了准静态（极低剪切率）下粘度发散的数值计算瓶颈，精准捕捉了颗粒材料在启滑、高速流动与沉积阶段的流变行为。

3. 经基准实验与真实灾害（2014红石岩滑坡）双重验证，模型准确复现了复杂地形对颗粒流动的加速与阻滞效应，预测了滑移距离与最终堆积形态，为大尺度地质灾害的动力学分析与灾后风险评估提供了可靠的数值工具。

研究背景

大尺度颗粒流（如岩崩、泥石流等）的运动演化过程涉及剧烈的大变形与复杂的流变动力学特征，准确预测其滑移距离与堆积范围对于基础设施防护与防灾减灾至关重要。传统评估方法难以完整模拟颗粒材料失稳后的“多态演化”过程（即启动与堆积阶段的类固态、高速流动阶段的类液态）。近年来，LBM因其在处理复杂边界和高度契合并行计算等方面的天然优势，在数值模拟领域备受青睐。然而，纯颗粒流的LBM模拟大多停留在实验室小尺度级别，尚未探索对具有复杂三维地形的大尺度颗粒流灾害的直接应用。

要点精读

1. 颗粒流模型的构建

本文以LBM作为流体求解器，引入VOF技术并使用填充系数φ追踪自由表面。为表征颗粒的流变行为，将μ(I)流变模型与LBM深度耦合，并引入正则化参数m对极低剪切率下的等效动力粘度进行修正。这种处理有效克服了准静态下粘度发散的数值瓶颈，成功实现了颗粒材料屈服（流动）与未屈服（静止）状态的平滑过渡：

式中，η表示等效粘度，p表示压强，Δp表示压强修正项，表示剪切速率，I₀，μ_d，μ_s是μ(I)模型的基本参数，d_p表示颗粒直径。

图1. LBM中用于自由表面建模的不同网格单元分类

2. 模型实验尺度下颗粒柱坍塌的流态演变重现

为验证模型在处理三维不规则地形时的准确性，开展了带台阶底床的颗粒柱坍塌基准实验与数值模拟。研究发现，在坍塌过程中系统内共存多种流态（底部准静态流、中层缓慢流动以及自由表面的快速稀薄流）。模拟结果不仅精准捕捉了颗粒流越过台阶后形成的凹面形态以及整体流态的演变过程（启滑，高速流动，沉积），其预测的滑移距离演化、最终堆积轮廓以及残余高度均与高速摄像机记录的实验数据高度吻合，证实了该模型对复杂边界颗粒动力学行为的捕捉能力。

图2. 颗粒柱坍塌过程的实验（左）与模拟（右）瞬态对比图

图3. 滑移距离与残余高度的演化对比

3. 大尺度颗粒流的重现与动力学分析

本研究将构建的模型成功应用于2014年红石岩特大滑坡的三维全尺寸模拟。数值模拟清晰再现了滑坡体在复杂真实地形下的三个运动阶段：加速期（顺坡高速滑动）、减速期（动量转移与横向扩展）以及沉积期（河道内堰塞坝形成）。结果表明，陡峭地形对滑坡体具有显著的加速效应（局部最大速度达60 m/s）；最终模拟的堆积体形态、范围及高程与现场实际勘测数据高度一致，为大尺度滑坡的灾后风险评估提供了可靠的数值支撑。

图4. 红石岩滑坡不同时刻堆积厚度演化的三维云图

图5. 红石岩滑坡不同时刻速度演化的三维云图

图6. 最终堆积形态的数值模拟结果与实际观测轮廓（红线）的对比

主要结论与展望

本研究成功构建了一种基于μ(I)流变学模型的三维格子玻尔兹曼方法（LBM）数值框架，并结合单相流体体积法（VOF）与GPU并行加速技术，实现了复杂地形下大尺度颗粒流的高效模拟。将LBM求解器在颗粒流模拟的应用边界从实验室理想条件成功拓展至真实大尺度地质灾害领域，证实了该方法在处理复杂三维地形与大变形问题上的优越性，为滑坡灾害的灾后演化分析、潜在危险区划定及风险评估提供了一种极具潜力的数值分析工具。

通讯作者简介

邱流潮，中国农业大学教授，博士生导师。主要从事环境流体力学与颗粒流研究。2003年获清华大学工学博士学位；2003–2006年上海交通大学博士后研究员；2011–2012年英国伯明翰大学访问学者；2006年起先后任中国农业大学讲师、副教授、教授。主持和参与了多项国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家重点实验室开放基金等多项项目。先后发表论文100余篇，获授权国家发明专利及实用新型专利、软件著作权20余项。

供稿：原文作者

排版：《颗粒学报》编辑部

文章信息

Shen, Y., Qiu, L., & Yuan, T. (2026). A 3D lattice Boltzmann method with μ(I)-rheology for simulating large-scale granular flows. Particuology, 113, 199-209. https://doi.org/10.1016/j.partic.2026.03.027

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