Nichtgleichgewichtseffekte in der Fluid- und Plasmadynamik sind für das Verständnis der Physik und die Optimierung industrieller Anwendungen von entscheidender Bedeutung, da künftige industrielle Prozesse und Anwendungen in der Regel weiter miniaturisiert werden (Halbleiterindustrie) oder der Energiebedarf weiter steigen wird (z. B. extreme Ultraviolettlithographie (EUV)), was zu kürzeren Zeitskalen führt. Dies macht experimentelle Messungen schwierig, unmöglich oder sehr teuer. Um diese Probleme zu überwinden und die Kosten zu senken, ist die Fähigkeit zur Simulation von Nicht-Gleichgewichtseffekten in Gasen und Plasmen unerlässlich. Das Hauptproblem bei der Simulation dieser Anwendungen besteht darin, dass ein Nichtgleichgewichtszustand von Gasen oder Plasmen nicht eindeutig definiert werden kann, da der Begriff bei verschiedenen Anwendungen und den entsprechenden Communities unterschiedlich genutzt und gemessen wird. Ein System kann sich in einem Nichtgleichgewichtszustand befinden, wenn die Grenzen, die mit dem Gas oder Plasma wechselwirken, nicht im (chemischen) Gleichgewicht mit dem Gas/Plasma sind. Ein Nichtgleichgewichtszustand kann auch durch verschiedene Freiheitsgrade (DOFs) innerhalb des Gases oder Plasmas beschrieben werden, z. B. Vibrations-, Rotations- oder Translations-DOFs für Moleküle.
Das Nichtgleichgewicht kann das Ergebnis chemischer Reaktionen sein, die im Strömungsfeld stattfinden und die chemische Zusammensetzung verändern (chemisches Nichtgleichgewicht), wobei der Ionisierungsprozess eine besondere Art von Reaktion darstellt, bei der das neutrale Gas zusätzlich in einen noch komplexeres Plasma umgewandelt wird. Schließlich kann sogar das Konzept der Temperatur in stark verdünnten Strömungen, wie sie in großen Höhen und in industriellen Vakuumkammern vorkommen, problematisch werden, da hier die Gleichgewichtsannahmen nicht mehr zulässig sind. Neben dem Nicht-Gleichgewicht infolge hoher Prozessenergien und verdünnter Gase kann es auch dann auftreten, wenn die räumlichen Dimensionen sehr klein werden, wie dies bei Nanosystemen der Fall ist, die bereits eine wichtige Rolle in der Halbleiterindustrie spielen.
Dies hat auch Auswirkungen auf die Biotechnologie und die laserbasierte Materialbearbeitung. In der Luft- und Raumfahrtindustrie sind Nichtgleichgewichtssimulationen wichtig für Anwendungen wie den Eintritt in Atmosphären, Vakuumexpansionen und elektrische Raumfahrtantriebe. Darüber hinaus spielen Nicht-Gleichgewichtseffekte eine entscheidende Rolle in der Vakuumtechnik, die Anwendungen wie Vakuumkammern und Vakuumpumpen umfasst.
Gegenwärtig sind Simulationswerkzeuge für Nichtgleichgewichtseffekte nur für ganz bestimmte Arten von Anwendungen verfügbar, je nach der vorherrschenden Definition des Nichtgleichgewichts.
Dieser Mangel erschwert jedoch die Forschung und Entwicklung neuer Technologien, da die verfügbaren numerischen Methoden nicht vorhersagend eingesetzt werden können, wenn die Art des Nichtgleichgewichts nicht von vornherein bekannt ist. Ziel des MEDUSA-Projekts (MultiscalE Fluid and plasma Dynamics USing pArticles) ist die Entwicklung und Erweiterung des quelloffenen Multiskalen-Partikel-Codes PICLas, der in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden kann und die breite Palette von Nichtgleichgewichtseffekten für die prädiktive Simulation künftiger High-Tech-Anwendungen zusammenfasst.
Stochastische Partikelmethoden wurden für das Projekt hauptsächlich deshalb gewählt, weil sie im Nichtgleichgewichtsbereich einige Vorteile bieten. Gase in starkem Nichtgleichgewicht werden nicht mehr korrekt durch einige wenige makroskopische Werte wie Dichte, Geschwindigkeit und Temperatur beschrieben, sondern müssen durch zusätzliche Größen wie Wärmestrom und Drucktensor beschrieben werden. Die allgemeinste Lösung besteht jedoch darin, die Teilchenverteilung im Gas selbst zu beschreiben und nicht die Durchschnittswerte dieser Verteilung, die lediglich den genannten makroskopischen Werten entsprechen. Das bedeutet, dass im Falle der Teilchenverteilung zu den drei Raumdimensionen mindestens drei Geschwindigkeitsdimensionen hinzukommen müssen. Außerdem bilden die inneren Energien der Teilchen noch weitere Dimensionen, die berücksichtigt werden müssen, und dies sollte möglichst auch für die verschiedenen in Gasen vorhandenen Spezies geschehen. Man hat also ein sehr hochdimensionales Problem mit vielen Freiheitsgraden, das mit stochastischen Partikelmethoden besonders effizient gelöst werden kann.
Die Hauptziele von MEDUSA
Die Entwicklung effizienter Teilchenmethoden, die sowohl verdünnte als auch Kontinuumsregionen mit der gleichen Zeitschrittgröße behandeln können, ist eine zentrale Herausforderung. Eine AP-Methode würde effizientere Nicht-Gleichgewichtsströmungs- und Plasmasimulationen ermöglichen, die Simulationen von viel komplexeren Anwendungen erlauben.
Vor allem bei den zu entwickelnden AP-Methoden ist die Behandlung von Multispezies-Gemischen und chemischen Reaktionen relativ unklar, aber für eine Vielzahl von Industrie- und Raumfahrtanwendungen unerlässlich. Daher sollen solche Modelle auf der Grundlage verschiedener Modellierungsansätze entwickelt werden.
Ein großer Nachteil der stochastischen Partikelmethoden ist das inhärente stochastische Rauschen der Methoden selbst. Dies führt insbesondere bei Simulationen mit kleinen Machzahlen oder Geschwindigkeiten zu sehr schlechten Rausch-Signal-Verhältnissen und damit zu stark verlängerten Simulationszeiten. Deshalb sollen hier alternative Methoden zur Rauschreduktion entwickelt werden, z.B. die Kopplung stochastischer mit deterministischen Methoden.
Plasmabedingungen beinhalten komplexe Wechselwirkungen zwischen geladenen Teilchen, die rechenintensive Auswertungen erfordern. Der Umgang mit dem großen Massenunterschied zwischen Elektronen und schweren Teilchen bleibt eine Herausforderung. Die Entwicklung einer zufriedenstellenden Lösung wäre entscheidend für das Verständnis von Nichtgleichgewichtsplasmen, die für die künftige Anwendungslandschaft wesentlich sind.
Plasma Kinetic Code PICLas
Alle Modelle, die innerhalb der Numerikgruppe entwickelt werden, sind auf GitHub im Open Source-Code PICLas verfügbar. Zusätzlich ist eine ausführliche Dokumentation auf piclas.readthedocs.io zu finden.
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