Численное моделирование наносекундного испарения в вакуум на основе различных кинетических подходов

Практически важным примером сложного нестационарного течения разреженного газа является разлет газового облака в окружающее пространство вследствие испарения с твердой поверхности, вызванного наносекундным лазерным облучением умеренной интенсивности. В процессе испарения образуется быстро расширяющееся газовое облако, так что течение состоит из быстро движущиеся волны разрежения и сжатия, а также областей сильного разрежения и перемешивания. В приложениях требуется построить картину течения на временах, равных сотням или тысячам времен испарения. Для сравнения с экспериментом необходимо рассчитывать так называемые времяпролетные (time-of-flight) и угловые распределения разлетающихся частиц, что требует определения энергии тех частиц, вектор скорости которых лежит в конусе с малым углом полураствора.
Рассматриваемая задача является примером сложного нестационарного течения разреженного газа, для численного анализа которого требуется не только высокоточный расчет макропараметров газа (поля течения), но и функции распределения молекул по скоростям. Численное решение данной задачи разными подходами может быть включено в базу эталонных решений задач при условии использования различных вычислительных подходов.
В настоящей работе процесс абляции в вакуум с пятна круглой формы анализируется с помощью двух подходов: методом прямого статистического моделирования, реализованном в коде “LasInEx” (Laser-Induced-Expansion, автор А.А. Морозов) и численным решением кинетического уравнения Бхатнагара-Гросса-Крука с использованием кода "Несветай" (автор В.А. Титарев). Будут представлены поля течения для различных времен времени, сравнение средних энергий испаренных молекул, времяпролетных и угловых характеристик.
Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ (проект №25-11-00359). Численное решение кинетического уравнения строилось с использованием инфраструктуры Центра коллективного пользования “Высокопроизводительные вычисления и большие данные” (ЦКП “Информатика”) ФИЦ ИУ РАН.