source: palm/trunk/SOURCE/lpm_droplet_collision.f90 @ 1851

Last change on this file since 1851 was 1823, checked in by hoffmann, 9 years ago

last commit documented

  • Property svn:keywords set to Id
File size: 22.5 KB
RevLine 
[1682]1!> @file lpm_droplet_collision.f90
[1036]2!--------------------------------------------------------------------------------!
3! This file is part of PALM.
4!
5! PALM is free software: you can redistribute it and/or modify it under the terms
6! of the GNU General Public License as published by the Free Software Foundation,
7! either version 3 of the License, or (at your option) any later version.
8!
9! PALM is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY
10! WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR
11! A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU General Public License for more details.
12!
13! You should have received a copy of the GNU General Public License along with
14! PALM. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
15!
[1818]16! Copyright 1997-2016 Leibniz Universitaet Hannover
[1036]17!--------------------------------------------------------------------------------!
18!
[849]19! Current revisions:
20! ------------------
[1823]21!
22!
[1321]23! Former revisions:
24! -----------------
25! $Id: lpm_droplet_collision.f90 1823 2016-04-07 08:57:52Z maronga $
26!
[1823]27! 1822 2016-04-07 07:49:42Z hoffmann
28! Integration of a new collision algortithm based on Shima et al. (2009) and
29! Soelch and Kaercher (2010) called all_or_nothing. The previous implemented
30! collision algorithm is called average_impact. Moreover, both algorithms are
31! now positive definit due to their construction, i.e., no negative weighting
32! factors should occur.
33!
[1683]34! 1682 2015-10-07 23:56:08Z knoop
35! Code annotations made doxygen readable
36!
[1360]37! 1359 2014-04-11 17:15:14Z hoffmann
38! New particle structure integrated.
39! Kind definition added to all floating point numbers.
40!
[1323]41! 1322 2014-03-20 16:38:49Z raasch
42! REAL constants defined as wp_kind
43!
[1321]44! 1320 2014-03-20 08:40:49Z raasch
[1320]45! ONLY-attribute added to USE-statements,
46! kind-parameters added to all INTEGER and REAL declaration statements,
47! kinds are defined in new module kinds,
48! revision history before 2012 removed,
49! comment fields (!:) to be used for variable explanations added to
50! all variable declaration statements
[1072]51!
[1093]52! 1092 2013-02-02 11:24:22Z raasch
53! unused variables removed
54!
[1072]55! 1071 2012-11-29 16:54:55Z franke
[1071]56! Calculation of Hall and Wang kernel now uses collision-coalescence formulation
57! proposed by Wang instead of the continuous collection equation (for more
58! information about new method see PALM documentation)
59! Bugfix: message identifiers added
[849]60!
[1037]61! 1036 2012-10-22 13:43:42Z raasch
62! code put under GPL (PALM 3.9)
63!
[850]64! 849 2012-03-15 10:35:09Z raasch
65! initial revision (former part of advec_particles)
[849]66!
[850]67!
[849]68! Description:
69! ------------
[1682]70!> Calculates change in droplet radius by collision. Droplet collision is
71!> calculated for each grid box seperately. Collision is parameterized by
[1822]72!> using collision kernels. Two different kernels are available:
[1682]73!> Hall kernel: Kernel from Hall (1980, J. Atmos. Sci., 2486-2507), which
74!>              considers collision due to pure gravitational effects.
75!> Wang kernel: Beside gravitational effects (treated with the Hall-kernel) also
76!>              the effects of turbulence on the collision are considered using
77!>              parameterizations of Ayala et al. (2008, New J. Phys., 10,
78!>              075015) and Wang and Grabowski (2009, Atmos. Sci. Lett., 10,
79!>              1-8). This kernel includes three possible effects of turbulence:
80!>              the modification of the relative velocity between the droplets,
81!>              the effect of preferential concentration, and the enhancement of
82!>              collision efficiencies.
[849]83!------------------------------------------------------------------------------!
[1682]84 SUBROUTINE lpm_droplet_collision (i,j,k)
85 
[849]86
[1359]87
[1320]88    USE arrays_3d,                                                             &
[1822]89        ONLY:  diss, ql_v, ql_vp
[849]90
[1320]91    USE cloud_parameters,                                                      &
[1822]92        ONLY:  rho_l
[1320]93
94    USE constants,                                                             &
95        ONLY:  pi
96
97    USE control_parameters,                                                    &
[1822]98        ONLY:  dt_3d, message_string, dz
[1320]99
100    USE cpulog,                                                                &
101        ONLY:  cpu_log, log_point_s
102
103    USE grid_variables,                                                        &
[1822]104        ONLY:  dx, dy
[1320]105
106    USE kinds
107
108    USE lpm_collision_kernels_mod,                                             &
[1822]109        ONLY:  ckernel, recalculate_kernel
[1320]110
111    USE particle_attributes,                                                   &
[1822]112        ONLY:  all_or_nothing, average_impact, dissipation_classes,            &
113               hall_kernel, iran_part, number_of_particles, particles,         &
114               particle_type, prt_count, use_kernel_tables, wang_kernel
[1320]115
[1822]116    USE random_function_mod,                                                   &
117        ONLY:  random_function
118
[1359]119    USE pegrid
120
[849]121    IMPLICIT NONE
122
[1682]123    INTEGER(iwp) ::  eclass   !<
124    INTEGER(iwp) ::  i        !<
125    INTEGER(iwp) ::  j        !<
126    INTEGER(iwp) ::  k        !<
127    INTEGER(iwp) ::  n        !<
[1822]128    INTEGER(iwp) ::  m        !<
[1682]129    INTEGER(iwp) ::  rclass_l !<
130    INTEGER(iwp) ::  rclass_s !<
[849]131
[1822]132    REAL(wp) ::  collection_probability  !< probability for collection
133    REAL(wp) ::  ddV                     !< inverse grid box volume
134    REAL(wp) ::  epsilon                 !< dissipation rate
135    REAL(wp) ::  factor_volume_to_mass   !< 4.0 / 3.0 * pi * rho_l
136    REAL(wp) ::  xm                      !< mean mass of droplet m
137    REAL(wp) ::  xn                      !< mean mass of droplet n
[1359]138
[1822]139    REAL(wp), DIMENSION(:), ALLOCATABLE ::  weight  !< weighting factor
140    REAL(wp), DIMENSION(:), ALLOCATABLE ::  mass    !< total mass of super droplet
[1359]141
[849]142    CALL cpu_log( log_point_s(43), 'lpm_droplet_coll', 'start' )
143
[1822]144    number_of_particles   = prt_count(k,j,i)
145    factor_volume_to_mass = 4.0_wp / 3.0_wp * pi * rho_l 
146    ddV                   = 1 / ( dx * dy * dz )
[849]147!
[1822]148!-- Collision requires at least one super droplet inside the box
149    IF ( number_of_particles > 0 )  THEN
[849]150
151!
[1359]152!--    Now apply the different kernels
[1822]153       IF ( use_kernel_tables )  THEN
[849]154!
[1822]155!--       Fast method with pre-calculated collection kernels for
[1359]156!--       discrete radius- and dissipation-classes.
157!--
158!--       Determine dissipation class index of this gridbox
159          IF ( wang_kernel )  THEN
160             eclass = INT( diss(k,j,i) * 1.0E4_wp / 1000.0_wp * &
161                           dissipation_classes ) + 1
162             epsilon = diss(k,j,i)
163          ELSE
164             epsilon = 0.0_wp
165          ENDIF
166          IF ( hall_kernel  .OR.  epsilon * 1.0E4_wp < 0.001_wp )  THEN
167             eclass = 0   ! Hall kernel is used
168          ELSE
169             eclass = MIN( dissipation_classes, eclass )
170          ENDIF
171
[849]172!
[1359]173!--       Droplet collision are calculated using collision-coalescence
174!--       formulation proposed by Wang (see PALM documentation)
[1822]175!--       Temporary fields for total mass of super-droplet and weighting factors
176!--       are allocated.
177          ALLOCATE(mass(1:number_of_particles), weight(1:number_of_particles))
[849]178
[1822]179          mass(1:number_of_particles)   = particles(1:number_of_particles)%weight_factor * &
180                                          particles(1:number_of_particles)%radius**3     * &
181                                          factor_volume_to_mass
182          weight(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor
[849]183
[1822]184          IF ( average_impact )  THEN  ! select collision algorithm
[1071]185
[1822]186             DO  n = 1, number_of_particles
[1071]187
[1822]188                rclass_l = particles(n)%class
189                xn       = mass(n) / weight(n)
[849]190
[1822]191                DO  m = n, number_of_particles
[849]192
[1822]193                   rclass_s = particles(m)%class
194                   xm       = mass(m) / weight(m)
[849]195
[1822]196                   IF ( xm .LT. xn )  THEN
197                     
198!
199!--                   Particle n collects smaller particle m
200                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
201                                               weight(n) * ddV * dt_3d
[849]202
[1822]203                      mass(n)   = mass(n)   + mass(m)   * collection_probability
204                      weight(m) = weight(m) - weight(m) * collection_probability
205                      mass(m)   = mass(m)   - mass(m)   * collection_probability
206                   ELSEIF ( xm .GT. xn )  THEN 
[849]207!
[1822]208!--                   Particle m collects smaller particle n
209                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
210                                               weight(m) * ddV * dt_3d
[849]211
[1822]212                      mass(m)   = mass(m)   + mass(n)   * collection_probability
213                      weight(n) = weight(n) - weight(n) * collection_probability
214                      mass(n)   = mass(n)   - mass(n)   * collection_probability
215                   ELSE
[1071]216!
[1822]217!--                   Same-size collections. If n = m, weight is reduced by the
218!--                   number of possible same-size collections; the total mass
219!--                   is not changed during same-size collection.
220!--                   Same-size collections of different
221!--                   particles ( n /= m ) are treated as same-size collections
222!--                   of ONE partilce with weight = weight(n) + weight(m) and
223!--                   mass = mass(n) + mass(m).
224!--                   Accordingly, each particle loses the same number of
225!--                   droplets to the other particle, but this has no effect on
226!--                   total mass mass, since the exchanged droplets have the
227!--                   same radius.
[849]228
[1822]229!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
230!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
231!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
232                      weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(n) *                &
233                                              ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
234                                              weight(m) * ddV * dt_3d
235                      IF ( n .NE. m )  THEN
236                         weight(m) = weight(m) - 0.5_wp * weight(m) *                &
237                                                 ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
238                                                 weight(n) * ddV * dt_3d
239                      ENDIF
240                   ENDIF
[1071]241
[1822]242                ENDDO
[1071]243
[1822]244                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
245
[1359]246             ENDDO
[849]247
[1822]248          ELSEIF ( all_or_nothing )  THEN  ! select collision algorithm
[849]249
[1822]250             DO  n = 1, number_of_particles
[849]251
[1822]252                rclass_l = particles(n)%class
253                xn       = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
[849]254
[1822]255                DO  m = n, number_of_particles
[849]256
[1822]257                   rclass_s = particles(m)%class
258                   xm = mass(m) / weight(m) ! mean mass of droplet m
[849]259
[1822]260                   IF ( weight(n) .LT. weight(m) )  THEN
261!
262!--                   Particle n collects weight(n) droplets of particle m 
263                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
264                                               weight(m) * ddV * dt_3d
[1071]265
[1822]266                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
267                         mass(n)   = mass(n)   + weight(n) * xm
268                         weight(m) = weight(m) - weight(n)
269                         mass(m)   = mass(m)   - weight(n) * xm
270                      ENDIF
271
272                   ELSEIF ( weight(m) .LT. weight(n) )  THEN 
[849]273!
[1822]274!--                   Particle m collects weight(m) droplets of particle n 
275                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
276                                               weight(n) * ddV * dt_3d
277
278                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
279                         mass(m)   = mass(m)   + weight(m) * xn
280                         weight(n) = weight(n) - weight(m)
281                         mass(n)   = mass(n)   - weight(m) * xn
282                      ENDIF
283                   ELSE
[849]284!
[1822]285!--                   Collisions of particles of the same weighting factor.
286!--                   Particle n collects 1/2 weight(n) droplets of particle m,
287!--                   particle m collects 1/2 weight(m) droplets of particle n.
288!--                   The total mass mass changes accordingly.
289!--                   If n = m, the first half of the droplets coalesces with the
290!--                   second half of the droplets; mass is unchanged because
291!--                   xm = xn for n = m.
[849]292
[1822]293!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
294!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
295!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
296                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
297                                               weight(n) * ddV * dt_3d
[849]298
[1822]299                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
300                         mass(n)   = mass(n)   + 0.5_wp * weight(n) * ( xm - xn )
301                         mass(m)   = mass(m)   + 0.5_wp * weight(m) * ( xn - xm )
302                         weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(m)
303                         weight(m) = weight(n)
304                      ENDIF
305                   ENDIF
[849]306
[1822]307                ENDDO
[849]308
[1822]309                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
[849]310
[1822]311             ENDDO
[849]312
[1822]313          ENDIF
[849]314
315
316
317
[1822]318          IF ( ANY(weight < 0.0_wp) )  THEN
319                WRITE( message_string, * ) 'negative weighting'
320                CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0028',      &
321                               2, 2, -1, 6, 1 )
322          ENDIF
[849]323
[1822]324          particles(1:number_of_particles)%radius = ( mass(1:number_of_particles) /   &
325                                                      ( weight(1:number_of_particles) &
326                                                        * factor_volume_to_mass       &
327                                                      )                               &
328                                                    )**0.33333333333333_wp
[849]329
[1822]330          particles(1:number_of_particles)%weight_factor = weight(1:number_of_particles)
[849]331
[1822]332          DEALLOCATE(weight, mass)
[849]333
[1822]334       ELSEIF ( .NOT. use_kernel_tables )  THEN
335!
336!--       Collection kernels are calculated for every new
337!--       grid box. First, allocate memory for kernel table.
338!--       Third dimension is 1, because table is re-calculated for
339!--       every new dissipation value.
340          ALLOCATE( ckernel(1:number_of_particles,1:number_of_particles,1:1) )
341!
342!--       Now calculate collection kernel for this box. Note that
343!--       the kernel is based on the previous time step
344          CALL recalculate_kernel( i, j, k )
345!
346!--       Droplet collision are calculated using collision-coalescence
347!--       formulation proposed by Wang (see PALM documentation)
348!--       Temporary fields for total mass of super-droplet and weighting factors
349!--       are allocated.
350          ALLOCATE(mass(1:number_of_particles), weight(1:number_of_particles))
[849]351
[1822]352          mass(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor * &
353                                        particles(1:number_of_particles)%radius**3     * &
354                                        factor_volume_to_mass
[849]355
[1822]356          weight(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor
[849]357
[1822]358          IF ( average_impact )  THEN  ! select collision algorithm
[849]359
[1822]360             DO  n = 1, number_of_particles
[849]361
[1822]362                xn = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
[849]363
[1822]364                DO  m = n, number_of_particles
[849]365
[1822]366                   xm = mass(m) / weight(m) !mean mass of droplet m
[849]367
[1822]368                   IF ( xm .LT. xn )  THEN
[849]369!
[1822]370!--                   Particle n collects smaller particle m
371                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
372                                               ddV * dt_3d
373
374                      mass(n)   = mass(n)   + mass(m)   * collection_probability
375                      weight(m) = weight(m) - weight(m) * collection_probability
376                      mass(m)   = mass(m)   - mass(m)   * collection_probability
377                   ELSEIF ( xm .GT. xn )  THEN 
[849]378!
[1822]379!--                   Particle m collects smaller particle n
380                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(m) *    &
381                                               ddV * dt_3d
[849]382
[1822]383                      mass(m)   = mass(m)   + mass(n)   * collection_probability
384                      weight(n) = weight(n) - weight(n) * collection_probability
385                      mass(n)   = mass(n)   - mass(n)   * collection_probability
386                   ELSE
[849]387!
[1822]388!--                   Same-size collections. If n = m, weight is reduced by the
389!--                   number of possible same-size collections; the total mass
390!--                   mass is not changed during same-size collection.
391!--                   Same-size collections of different
392!--                   particles ( n /= m ) are treated as same-size collections
393!--                   of ONE partilce with weight = weight(n) + weight(m) and
394!--                   mass = mass(n) + mass(m).
395!--                   Accordingly, each particle loses the same number of
396!--                   droplets to the other particle, but this has no effect on
397!--                   total mass mass, since the exchanged droplets have the
398!--                   same radius.
399!--
400!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
401!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
402!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
403                      weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(n) *             &
404                                              ckernel(n,m,1) * weight(m) *     &
405                                              ddV * dt_3d
406                      IF ( n .NE. m )  THEN
407                         weight(m) = weight(m) - 0.5_wp * weight(m) *          &
408                                                 ckernel(n,m,1) * weight(n) *  &
409                                                 ddV * dt_3d
410                      ENDIF
411                   ENDIF
[849]412
413
[1359]414                ENDDO
[849]415
[1822]416                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
[849]417
[1822]418             ENDDO
[849]419
[1822]420          ELSEIF ( all_or_nothing )  THEN  ! select collision algorithm
[849]421
[1822]422             DO  n = 1, number_of_particles
[849]423
[1822]424                xn = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
[849]425
[1822]426                DO  m = n, number_of_particles
[849]427
[1822]428                   xm = mass(m) / weight(m) !mean mass of droplet m
[849]429
[1822]430                   IF ( weight(n) .LT. weight(m) )  THEN
431!
432!--                   Particle n collects smaller particle m
433                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(m) *    &
434                                               ddV * dt_3d
[1071]435
[1822]436                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
437                         mass(n) = mass(n) + weight(n) * xm 
438                         weight(m)    = weight(m)    - weight(n)
439                         mass(m) = mass(m) - weight(n) * xm
440                      ENDIF
[1359]441
[1822]442                   ELSEIF ( weight(m) .LT. weight(n) )  THEN
[1071]443!
[1822]444!--                   Particle m collects smaller particle n
445                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
446                                               ddV * dt_3d
[1071]447
[1822]448                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
449                         mass(m) = mass(m) + weight(m) * xn
450                         weight(n)    = weight(n)    - weight(m)
451                         mass(n) = mass(n) - weight(m) * xn
452                      ENDIF
453                   ELSE
454!
455!--                   Collisions of particles of the same weighting factor.
456!--                   Particle n collects 1/2 weight(n) droplets of particle m,
457!--                   particle m collects 1/2 weight(m) droplets of particle n.
458!--                   The total mass mass changes accordingly.
459!--                   If n = m, the first half of the droplets coalesces with the
460!--                   second half of the droplets; mass is unchanged because
461!--                   xm = xn for n = m.
462!--
463!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
464!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
465!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
466                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
467                                               ddV * dt_3d
[1071]468
[1822]469                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
470                         mass(n)   = mass(n)   + 0.5_wp * weight(n) * ( xm - xn )
471                         mass(m)   = mass(m)   + 0.5_wp * weight(m) * ( xn - xm )
472                         weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(m)
473                         weight(m) = weight(n)
474                      ENDIF
475                   ENDIF
[1071]476
477
[1822]478                ENDDO
[1071]479
[1822]480                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
[1071]481
[1822]482             ENDDO
[1071]483
[1822]484          ENDIF
[1071]485
[1822]486          IF ( ANY(weight < 0.0_wp) )  THEN
487                WRITE( message_string, * ) 'negative weighting'
488                CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0028',      &
489                               2, 2, -1, 6, 1 )
490          ENDIF
491
492          particles(1:number_of_particles)%radius = ( mass(1:number_of_particles) /   &
493                                                      ( weight(1:number_of_particles) &
494                                                        * factor_volume_to_mass       &
495                                                      )                               &
496                                                    )**0.33333333333333_wp
497
498          particles(1:number_of_particles)%weight_factor = weight(1:number_of_particles)
499
500          DEALLOCATE( weight, mass, ckernel )
501
502       ENDIF
503 
[1359]504    ENDIF
[1822]505   
[849]506
507!
[1822]508!-- Check if LWC is conserved during collision process
[1359]509    IF ( ql_v(k,j,i) /= 0.0_wp )  THEN
[1822]510       IF ( ql_vp(k,j,i) / ql_v(k,j,i) >= 1.0001_wp  .OR.                      &
[1359]511            ql_vp(k,j,i) / ql_v(k,j,i) <= 0.9999_wp )  THEN
[1822]512          WRITE( message_string, * ) ' LWC is not conserved during',           &
513                                     ' collision! ',                           &
514                                     ' LWC after condensation: ', ql_v(k,j,i), &
515                                     ' LWC after collision: ', ql_vp(k,j,i)
516          CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0040', 2, 2, -1, 6, 1 )
[1359]517       ENDIF
518    ENDIF
[849]519
520    CALL cpu_log( log_point_s(43), 'lpm_droplet_coll', 'stop' )
521
[1359]522 END SUBROUTINE lpm_droplet_collision
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.