source: palm/trunk/SOURCE/lpm_droplet_collision.f90 @ 1908

Last change on this file since 1908 was 1885, checked in by hoffmann, 9 years ago

last commit documented

  • Property svn:keywords set to Id
File size: 22.7 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!
[1885]22!
[1321]23! Former revisions:
24! -----------------
25! $Id: lpm_droplet_collision.f90 1885 2016-04-21 11:12:26Z suehring $
26!
[1885]27! 1884 2016-04-21 11:11:40Z hoffmann
28! Conservation of mass should only be checked if collisions took place.
29!
[1861]30! 1860 2016-04-13 13:21:28Z hoffmann
31! Interpolation of dissipation rate adjusted to more reasonable values.
32!
[1823]33! 1822 2016-04-07 07:49:42Z hoffmann
34! Integration of a new collision algortithm based on Shima et al. (2009) and
35! Soelch and Kaercher (2010) called all_or_nothing. The previous implemented
36! collision algorithm is called average_impact. Moreover, both algorithms are
37! now positive definit due to their construction, i.e., no negative weighting
38! factors should occur.
39!
[1683]40! 1682 2015-10-07 23:56:08Z knoop
41! Code annotations made doxygen readable
42!
[1360]43! 1359 2014-04-11 17:15:14Z hoffmann
44! New particle structure integrated.
45! Kind definition added to all floating point numbers.
46!
[1323]47! 1322 2014-03-20 16:38:49Z raasch
48! REAL constants defined as wp_kind
49!
[1321]50! 1320 2014-03-20 08:40:49Z raasch
[1320]51! ONLY-attribute added to USE-statements,
52! kind-parameters added to all INTEGER and REAL declaration statements,
53! kinds are defined in new module kinds,
54! revision history before 2012 removed,
55! comment fields (!:) to be used for variable explanations added to
56! all variable declaration statements
[1072]57!
[1093]58! 1092 2013-02-02 11:24:22Z raasch
59! unused variables removed
60!
[1072]61! 1071 2012-11-29 16:54:55Z franke
[1071]62! Calculation of Hall and Wang kernel now uses collision-coalescence formulation
63! proposed by Wang instead of the continuous collection equation (for more
64! information about new method see PALM documentation)
65! Bugfix: message identifiers added
[849]66!
[1037]67! 1036 2012-10-22 13:43:42Z raasch
68! code put under GPL (PALM 3.9)
69!
[850]70! 849 2012-03-15 10:35:09Z raasch
71! initial revision (former part of advec_particles)
[849]72!
[850]73!
[849]74! Description:
75! ------------
[1682]76!> Calculates change in droplet radius by collision. Droplet collision is
77!> calculated for each grid box seperately. Collision is parameterized by
[1822]78!> using collision kernels. Two different kernels are available:
[1682]79!> Hall kernel: Kernel from Hall (1980, J. Atmos. Sci., 2486-2507), which
80!>              considers collision due to pure gravitational effects.
81!> Wang kernel: Beside gravitational effects (treated with the Hall-kernel) also
82!>              the effects of turbulence on the collision are considered using
83!>              parameterizations of Ayala et al. (2008, New J. Phys., 10,
84!>              075015) and Wang and Grabowski (2009, Atmos. Sci. Lett., 10,
85!>              1-8). This kernel includes three possible effects of turbulence:
86!>              the modification of the relative velocity between the droplets,
87!>              the effect of preferential concentration, and the enhancement of
88!>              collision efficiencies.
[849]89!------------------------------------------------------------------------------!
[1682]90 SUBROUTINE lpm_droplet_collision (i,j,k)
91 
[849]92
[1359]93
[1320]94    USE arrays_3d,                                                             &
[1822]95        ONLY:  diss, ql_v, ql_vp
[849]96
[1320]97    USE cloud_parameters,                                                      &
[1822]98        ONLY:  rho_l
[1320]99
100    USE constants,                                                             &
101        ONLY:  pi
102
103    USE control_parameters,                                                    &
[1822]104        ONLY:  dt_3d, message_string, dz
[1320]105
106    USE cpulog,                                                                &
107        ONLY:  cpu_log, log_point_s
108
109    USE grid_variables,                                                        &
[1822]110        ONLY:  dx, dy
[1320]111
112    USE kinds
113
114    USE lpm_collision_kernels_mod,                                             &
[1822]115        ONLY:  ckernel, recalculate_kernel
[1320]116
117    USE particle_attributes,                                                   &
[1822]118        ONLY:  all_or_nothing, average_impact, dissipation_classes,            &
119               hall_kernel, iran_part, number_of_particles, particles,         &
120               particle_type, prt_count, use_kernel_tables, wang_kernel
[1320]121
[1822]122    USE random_function_mod,                                                   &
123        ONLY:  random_function
124
[1359]125    USE pegrid
126
[849]127    IMPLICIT NONE
128
[1682]129    INTEGER(iwp) ::  eclass   !<
130    INTEGER(iwp) ::  i        !<
131    INTEGER(iwp) ::  j        !<
132    INTEGER(iwp) ::  k        !<
133    INTEGER(iwp) ::  n        !<
[1822]134    INTEGER(iwp) ::  m        !<
[1682]135    INTEGER(iwp) ::  rclass_l !<
136    INTEGER(iwp) ::  rclass_s !<
[849]137
[1822]138    REAL(wp) ::  collection_probability  !< probability for collection
139    REAL(wp) ::  ddV                     !< inverse grid box volume
140    REAL(wp) ::  epsilon                 !< dissipation rate
141    REAL(wp) ::  factor_volume_to_mass   !< 4.0 / 3.0 * pi * rho_l
142    REAL(wp) ::  xm                      !< mean mass of droplet m
143    REAL(wp) ::  xn                      !< mean mass of droplet n
[1359]144
[1822]145    REAL(wp), DIMENSION(:), ALLOCATABLE ::  weight  !< weighting factor
146    REAL(wp), DIMENSION(:), ALLOCATABLE ::  mass    !< total mass of super droplet
[1359]147
[849]148    CALL cpu_log( log_point_s(43), 'lpm_droplet_coll', 'start' )
149
[1822]150    number_of_particles   = prt_count(k,j,i)
151    factor_volume_to_mass = 4.0_wp / 3.0_wp * pi * rho_l 
152    ddV                   = 1 / ( dx * dy * dz )
[849]153!
[1822]154!-- Collision requires at least one super droplet inside the box
155    IF ( number_of_particles > 0 )  THEN
[849]156
157!
[1359]158!--    Now apply the different kernels
[1822]159       IF ( use_kernel_tables )  THEN
[849]160!
[1822]161!--       Fast method with pre-calculated collection kernels for
[1359]162!--       discrete radius- and dissipation-classes.
163!--
164!--       Determine dissipation class index of this gridbox
165          IF ( wang_kernel )  THEN
[1860]166             eclass = INT( diss(k,j,i) * 1.0E4_wp / 600.0_wp * &
[1359]167                           dissipation_classes ) + 1
168             epsilon = diss(k,j,i)
169          ELSE
170             epsilon = 0.0_wp
171          ENDIF
172          IF ( hall_kernel  .OR.  epsilon * 1.0E4_wp < 0.001_wp )  THEN
173             eclass = 0   ! Hall kernel is used
174          ELSE
175             eclass = MIN( dissipation_classes, eclass )
176          ENDIF
177
[849]178!
[1359]179!--       Droplet collision are calculated using collision-coalescence
180!--       formulation proposed by Wang (see PALM documentation)
[1822]181!--       Temporary fields for total mass of super-droplet and weighting factors
182!--       are allocated.
183          ALLOCATE(mass(1:number_of_particles), weight(1:number_of_particles))
[849]184
[1822]185          mass(1:number_of_particles)   = particles(1:number_of_particles)%weight_factor * &
186                                          particles(1:number_of_particles)%radius**3     * &
187                                          factor_volume_to_mass
188          weight(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor
[849]189
[1822]190          IF ( average_impact )  THEN  ! select collision algorithm
[1071]191
[1822]192             DO  n = 1, number_of_particles
[1071]193
[1822]194                rclass_l = particles(n)%class
195                xn       = mass(n) / weight(n)
[849]196
[1822]197                DO  m = n, number_of_particles
[849]198
[1822]199                   rclass_s = particles(m)%class
200                   xm       = mass(m) / weight(m)
[849]201
[1822]202                   IF ( xm .LT. xn )  THEN
203                     
204!
205!--                   Particle n collects smaller particle m
206                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
207                                               weight(n) * ddV * dt_3d
[849]208
[1822]209                      mass(n)   = mass(n)   + mass(m)   * collection_probability
210                      weight(m) = weight(m) - weight(m) * collection_probability
211                      mass(m)   = mass(m)   - mass(m)   * collection_probability
212                   ELSEIF ( xm .GT. xn )  THEN 
[849]213!
[1822]214!--                   Particle m collects smaller particle n
215                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
216                                               weight(m) * ddV * dt_3d
[849]217
[1822]218                      mass(m)   = mass(m)   + mass(n)   * collection_probability
219                      weight(n) = weight(n) - weight(n) * collection_probability
220                      mass(n)   = mass(n)   - mass(n)   * collection_probability
221                   ELSE
[1071]222!
[1822]223!--                   Same-size collections. If n = m, weight is reduced by the
224!--                   number of possible same-size collections; the total mass
225!--                   is not changed during same-size collection.
226!--                   Same-size collections of different
227!--                   particles ( n /= m ) are treated as same-size collections
228!--                   of ONE partilce with weight = weight(n) + weight(m) and
229!--                   mass = mass(n) + mass(m).
230!--                   Accordingly, each particle loses the same number of
231!--                   droplets to the other particle, but this has no effect on
232!--                   total mass mass, since the exchanged droplets have the
233!--                   same radius.
[849]234
[1822]235!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
236!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
237!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
238                      weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(n) *                &
239                                              ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
240                                              weight(m) * ddV * dt_3d
241                      IF ( n .NE. m )  THEN
242                         weight(m) = weight(m) - 0.5_wp * weight(m) *                &
243                                                 ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
244                                                 weight(n) * ddV * dt_3d
245                      ENDIF
246                   ENDIF
[1071]247
[1822]248                ENDDO
[1071]249
[1822]250                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
251
[1359]252             ENDDO
[849]253
[1822]254          ELSEIF ( all_or_nothing )  THEN  ! select collision algorithm
[849]255
[1822]256             DO  n = 1, number_of_particles
[849]257
[1822]258                rclass_l = particles(n)%class
259                xn       = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
[849]260
[1822]261                DO  m = n, number_of_particles
[849]262
[1822]263                   rclass_s = particles(m)%class
264                   xm = mass(m) / weight(m) ! mean mass of droplet m
[849]265
[1822]266                   IF ( weight(n) .LT. weight(m) )  THEN
267!
268!--                   Particle n collects weight(n) droplets of particle m 
269                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
270                                               weight(m) * ddV * dt_3d
[1071]271
[1822]272                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
273                         mass(n)   = mass(n)   + weight(n) * xm
274                         weight(m) = weight(m) - weight(n)
275                         mass(m)   = mass(m)   - weight(n) * xm
276                      ENDIF
277
278                   ELSEIF ( weight(m) .LT. weight(n) )  THEN 
[849]279!
[1822]280!--                   Particle m collects weight(m) droplets of particle n 
281                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
282                                               weight(n) * ddV * dt_3d
283
284                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
285                         mass(m)   = mass(m)   + weight(m) * xn
286                         weight(n) = weight(n) - weight(m)
287                         mass(n)   = mass(n)   - weight(m) * xn
288                      ENDIF
289                   ELSE
[849]290!
[1822]291!--                   Collisions of particles of the same weighting factor.
292!--                   Particle n collects 1/2 weight(n) droplets of particle m,
293!--                   particle m collects 1/2 weight(m) droplets of particle n.
294!--                   The total mass mass changes accordingly.
295!--                   If n = m, the first half of the droplets coalesces with the
296!--                   second half of the droplets; mass is unchanged because
297!--                   xm = xn for n = m.
[849]298
[1822]299!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
300!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
301!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
302                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
303                                               weight(n) * ddV * dt_3d
[849]304
[1822]305                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
306                         mass(n)   = mass(n)   + 0.5_wp * weight(n) * ( xm - xn )
307                         mass(m)   = mass(m)   + 0.5_wp * weight(m) * ( xn - xm )
308                         weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(m)
309                         weight(m) = weight(n)
310                      ENDIF
311                   ENDIF
[849]312
[1822]313                ENDDO
[849]314
[1822]315                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
[849]316
[1822]317             ENDDO
[849]318
[1822]319          ENDIF
[849]320
321
322
323
[1822]324          IF ( ANY(weight < 0.0_wp) )  THEN
325                WRITE( message_string, * ) 'negative weighting'
326                CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0028',      &
327                               2, 2, -1, 6, 1 )
328          ENDIF
[849]329
[1822]330          particles(1:number_of_particles)%radius = ( mass(1:number_of_particles) /   &
331                                                      ( weight(1:number_of_particles) &
332                                                        * factor_volume_to_mass       &
333                                                      )                               &
334                                                    )**0.33333333333333_wp
[849]335
[1822]336          particles(1:number_of_particles)%weight_factor = weight(1:number_of_particles)
[849]337
[1822]338          DEALLOCATE(weight, mass)
[849]339
[1822]340       ELSEIF ( .NOT. use_kernel_tables )  THEN
341!
342!--       Collection kernels are calculated for every new
343!--       grid box. First, allocate memory for kernel table.
344!--       Third dimension is 1, because table is re-calculated for
345!--       every new dissipation value.
346          ALLOCATE( ckernel(1:number_of_particles,1:number_of_particles,1:1) )
347!
348!--       Now calculate collection kernel for this box. Note that
349!--       the kernel is based on the previous time step
350          CALL recalculate_kernel( i, j, k )
351!
352!--       Droplet collision are calculated using collision-coalescence
353!--       formulation proposed by Wang (see PALM documentation)
354!--       Temporary fields for total mass of super-droplet and weighting factors
355!--       are allocated.
356          ALLOCATE(mass(1:number_of_particles), weight(1:number_of_particles))
[849]357
[1822]358          mass(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor * &
359                                        particles(1:number_of_particles)%radius**3     * &
360                                        factor_volume_to_mass
[849]361
[1822]362          weight(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor
[849]363
[1822]364          IF ( average_impact )  THEN  ! select collision algorithm
[849]365
[1822]366             DO  n = 1, number_of_particles
[849]367
[1822]368                xn = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
[849]369
[1822]370                DO  m = n, number_of_particles
[849]371
[1822]372                   xm = mass(m) / weight(m) !mean mass of droplet m
[849]373
[1822]374                   IF ( xm .LT. xn )  THEN
[849]375!
[1822]376!--                   Particle n collects smaller particle m
377                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
378                                               ddV * dt_3d
379
380                      mass(n)   = mass(n)   + mass(m)   * collection_probability
381                      weight(m) = weight(m) - weight(m) * collection_probability
382                      mass(m)   = mass(m)   - mass(m)   * collection_probability
383                   ELSEIF ( xm .GT. xn )  THEN 
[849]384!
[1822]385!--                   Particle m collects smaller particle n
386                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(m) *    &
387                                               ddV * dt_3d
[849]388
[1822]389                      mass(m)   = mass(m)   + mass(n)   * collection_probability
390                      weight(n) = weight(n) - weight(n) * collection_probability
391                      mass(n)   = mass(n)   - mass(n)   * collection_probability
392                   ELSE
[849]393!
[1822]394!--                   Same-size collections. If n = m, weight is reduced by the
395!--                   number of possible same-size collections; the total mass
396!--                   mass is not changed during same-size collection.
397!--                   Same-size collections of different
398!--                   particles ( n /= m ) are treated as same-size collections
399!--                   of ONE partilce with weight = weight(n) + weight(m) and
400!--                   mass = mass(n) + mass(m).
401!--                   Accordingly, each particle loses the same number of
402!--                   droplets to the other particle, but this has no effect on
403!--                   total mass mass, since the exchanged droplets have the
404!--                   same radius.
405!--
406!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
407!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
408!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
409                      weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(n) *             &
410                                              ckernel(n,m,1) * weight(m) *     &
411                                              ddV * dt_3d
412                      IF ( n .NE. m )  THEN
413                         weight(m) = weight(m) - 0.5_wp * weight(m) *          &
414                                                 ckernel(n,m,1) * weight(n) *  &
415                                                 ddV * dt_3d
416                      ENDIF
417                   ENDIF
[849]418
419
[1359]420                ENDDO
[849]421
[1822]422                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
[849]423
[1822]424             ENDDO
[849]425
[1822]426          ELSEIF ( all_or_nothing )  THEN  ! select collision algorithm
[849]427
[1822]428             DO  n = 1, number_of_particles
[849]429
[1822]430                xn = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
[849]431
[1822]432                DO  m = n, number_of_particles
[849]433
[1822]434                   xm = mass(m) / weight(m) !mean mass of droplet m
[849]435
[1822]436                   IF ( weight(n) .LT. weight(m) )  THEN
437!
438!--                   Particle n collects smaller particle m
439                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(m) *    &
440                                               ddV * dt_3d
[1071]441
[1822]442                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
443                         mass(n) = mass(n) + weight(n) * xm 
444                         weight(m)    = weight(m)    - weight(n)
445                         mass(m) = mass(m) - weight(n) * xm
446                      ENDIF
[1359]447
[1822]448                   ELSEIF ( weight(m) .LT. weight(n) )  THEN
[1071]449!
[1822]450!--                   Particle m collects smaller particle n
451                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
452                                               ddV * dt_3d
[1071]453
[1822]454                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
455                         mass(m) = mass(m) + weight(m) * xn
456                         weight(n)    = weight(n)    - weight(m)
457                         mass(n) = mass(n) - weight(m) * xn
458                      ENDIF
459                   ELSE
460!
461!--                   Collisions of particles of the same weighting factor.
462!--                   Particle n collects 1/2 weight(n) droplets of particle m,
463!--                   particle m collects 1/2 weight(m) droplets of particle n.
464!--                   The total mass mass changes accordingly.
465!--                   If n = m, the first half of the droplets coalesces with the
466!--                   second half of the droplets; mass is unchanged because
467!--                   xm = xn for n = m.
468!--
469!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
470!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
471!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
472                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
473                                               ddV * dt_3d
[1071]474
[1822]475                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
476                         mass(n)   = mass(n)   + 0.5_wp * weight(n) * ( xm - xn )
477                         mass(m)   = mass(m)   + 0.5_wp * weight(m) * ( xn - xm )
478                         weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(m)
479                         weight(m) = weight(n)
480                      ENDIF
481                   ENDIF
[1071]482
483
[1822]484                ENDDO
[1071]485
[1822]486                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
[1071]487
[1822]488             ENDDO
[1071]489
[1822]490          ENDIF
[1071]491
[1822]492          IF ( ANY(weight < 0.0_wp) )  THEN
493                WRITE( message_string, * ) 'negative weighting'
494                CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0028',      &
495                               2, 2, -1, 6, 1 )
496          ENDIF
497
498          particles(1:number_of_particles)%radius = ( mass(1:number_of_particles) /   &
499                                                      ( weight(1:number_of_particles) &
500                                                        * factor_volume_to_mass       &
501                                                      )                               &
502                                                    )**0.33333333333333_wp
503
504          particles(1:number_of_particles)%weight_factor = weight(1:number_of_particles)
505
506          DEALLOCATE( weight, mass, ckernel )
507
508       ENDIF
509 
[849]510!
[1884]511!--    Check if LWC is conserved during collision process
512       IF ( ql_v(k,j,i) /= 0.0_wp )  THEN
513          IF ( ql_vp(k,j,i) / ql_v(k,j,i) >= 1.0001_wp  .OR.                      &
514               ql_vp(k,j,i) / ql_v(k,j,i) <= 0.9999_wp )  THEN
515             WRITE( message_string, * ) ' LWC is not conserved during',           &
516                                        ' collision! ',                           &
517                                        ' LWC after condensation: ', ql_v(k,j,i), &
518                                        ' LWC after collision: ', ql_vp(k,j,i)
519             CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0040', 2, 2, -1, 6, 1 )
520          ENDIF
[1359]521       ENDIF
[1884]522
[1359]523    ENDIF
[1884]524 
[849]525    CALL cpu_log( log_point_s(43), 'lpm_droplet_coll', 'stop' )
526
[1359]527 END SUBROUTINE lpm_droplet_collision
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.