摘要：

顆粒群平衡建模（Population Balance Modeling, PBM）是一種新興且強大的多相流建模工具，已廣泛應用于能源、化工、環境等領域。PBM通過求解一組強非線性的偏微分方程，精確刻畫顆粒群在成核、生長、聚并、破碎、沉積、氧化等過程中的動態演化，構建起微觀反應機理與宏觀流動行為之間的橋梁，在氣溶膠輸運、氣泡形成、納米材料合成、晶體結晶等復雜過程模擬中展現出顯著優勢。然而，PBM方程的高維性與非線性特征帶來了巨大的數值挑戰，對高效、穩定且可擴展的數值算法提出了更高要求。在本次報告中，我將介紹一類基于投影矩方法的PBM數值求解器，系統闡述其數值推導原理、實現策略及在典型工業問題中的應用表現，并展望該領域未來的發展方向與研究機遇。

主講人簡介：

吳少華，大連理工大學能源與動力學院副教授，博士生導師。英國劍橋大學-新加坡國立大學聯合培養博士，大連市緊缺人才，國際期刊Processes, Frontiers in Energy Research客座編輯，Machine Learning Research, International Journal of Energy and Power Engineering等期刊編委，研究方向包括多相流、顆粒動力學、化學反應機理、Ai for Science、高性能計算等，以第一作者或通訊作者身份發表國際高水平期刊論文50余篇，授權實用新型專利1項、發明專利3項、軟件專著8項，主持國家自然科學基金、省部級基金、重點實驗室課題以及企事業委托項目十余項。長期擔任Applied Energy, Journal of Computational Physics, Computers & Chemical Engineering, Energy Conversion and Management等期刊審稿人。