source: palm/trunk/SOURCE/lpm_droplet_collision.f90 @ 2309

Last change on this file since 2309 was 2274, checked in by Giersch, 7 years ago

Changed error messages

  • Property svn:keywords set to Id
File size: 23.0 KB
Line 
1!> @file lpm_droplet_collision.f90
2!------------------------------------------------------------------------------!
3! This file is part of PALM.
4!
5! PALM is free software: you can redistribute it and/or modify it under the
6! terms of the GNU General Public License as published by the Free Software
7! Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later
8! version.
9!
10! PALM is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY
11! WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR
12! A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU General Public License for more details.
13!
14! You should have received a copy of the GNU General Public License along with
15! PALM. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
16!
17! Copyright 1997-2017 Leibniz Universitaet Hannover
18!------------------------------------------------------------------------------!
19!
20! Current revisions:
21! ------------------
22!
23!
24! Former revisions:
25! -----------------
26! $Id: lpm_droplet_collision.f90 2274 2017-06-09 13:27:48Z gronemeier $
27! Changed error messages
28!
29! 2123 2017-01-18 12:34:59Z hoffmann
30!
31! 2122 2017-01-18 12:22:54Z hoffmann
32! Some reformatting of the code.
33!
34! 2000 2016-08-20 18:09:15Z knoop
35! Forced header and separation lines into 80 columns
36!
37! 1884 2016-04-21 11:11:40Z hoffmann
38! Conservation of mass should only be checked if collisions took place.
39!
40! 1860 2016-04-13 13:21:28Z hoffmann
41! Interpolation of dissipation rate adjusted to more reasonable values.
42!
43! 1822 2016-04-07 07:49:42Z hoffmann
44! Integration of a new collision algortithm based on Shima et al. (2009) and
45! Soelch and Kaercher (2010) called all_or_nothing. The previous implemented
46! collision algorithm is called average_impact. Moreover, both algorithms are
47! now positive definit due to their construction, i.e., no negative weighting
48! factors should occur.
49!
50! 1682 2015-10-07 23:56:08Z knoop
51! Code annotations made doxygen readable
52!
53! 1359 2014-04-11 17:15:14Z hoffmann
54! New particle structure integrated.
55! Kind definition added to all floating point numbers.
56!
57! 1322 2014-03-20 16:38:49Z raasch
58! REAL constants defined as wp_kind
59!
60! 1320 2014-03-20 08:40:49Z raasch
61! ONLY-attribute added to USE-statements,
62! kind-parameters added to all INTEGER and REAL declaration statements,
63! kinds are defined in new module kinds,
64! revision history before 2012 removed,
65! comment fields (!:) to be used for variable explanations added to
66! all variable declaration statements
67!
68! 1092 2013-02-02 11:24:22Z raasch
69! unused variables removed
70!
71! 1071 2012-11-29 16:54:55Z franke
72! Calculation of Hall and Wang kernel now uses collision-coalescence formulation
73! proposed by Wang instead of the continuous collection equation (for more
74! information about new method see PALM documentation)
75! Bugfix: message identifiers added
76!
77! 1036 2012-10-22 13:43:42Z raasch
78! code put under GPL (PALM 3.9)
79!
80! 849 2012-03-15 10:35:09Z raasch
81! initial revision (former part of advec_particles)
82!
83!
84! Description:
85! ------------
86!> Calculates change in droplet radius by collision. Droplet collision is
87!> calculated for each grid box seperately. Collision is parameterized by
88!> using collision kernels. Two different kernels are available:
89!> Hall kernel: Kernel from Hall (1980, J. Atmos. Sci., 2486-2507), which
90!>              considers collision due to pure gravitational effects.
91!> Wang kernel: Beside gravitational effects (treated with the Hall-kernel) also
92!>              the effects of turbulence on the collision are considered using
93!>              parameterizations of Ayala et al. (2008, New J. Phys., 10,
94!>              075015) and Wang and Grabowski (2009, Atmos. Sci. Lett., 10,
95!>              1-8). This kernel includes three possible effects of turbulence:
96!>              the modification of the relative velocity between the droplets,
97!>              the effect of preferential concentration, and the enhancement of
98!>              collision efficiencies.
99!------------------------------------------------------------------------------!
100 SUBROUTINE lpm_droplet_collision (i,j,k)
101 
102
103
104    USE arrays_3d,                                                             &
105        ONLY:  diss, ql_v, ql_vp
106
107    USE cloud_parameters,                                                      &
108        ONLY:  rho_l
109
110    USE constants,                                                             &
111        ONLY:  pi
112
113    USE control_parameters,                                                    &
114        ONLY:  dt_3d, message_string, dz
115
116    USE cpulog,                                                                &
117        ONLY:  cpu_log, log_point_s
118
119    USE grid_variables,                                                        &
120        ONLY:  dx, dy
121
122    USE kinds
123
124    USE lpm_collision_kernels_mod,                                             &
125        ONLY:  ckernel, recalculate_kernel
126
127    USE particle_attributes,                                                   &
128        ONLY:  all_or_nothing, average_impact, dissipation_classes,            &
129               hall_kernel, iran_part, number_of_particles, particles,         &
130               particle_type, prt_count, use_kernel_tables, wang_kernel
131
132    USE random_function_mod,                                                   &
133        ONLY:  random_function
134
135    USE pegrid
136
137    IMPLICIT NONE
138
139    INTEGER(iwp) ::  eclass   !<
140    INTEGER(iwp) ::  i        !<
141    INTEGER(iwp) ::  j        !<
142    INTEGER(iwp) ::  k        !<
143    INTEGER(iwp) ::  n        !<
144    INTEGER(iwp) ::  m        !<
145    INTEGER(iwp) ::  rclass_l !<
146    INTEGER(iwp) ::  rclass_s !<
147
148    REAL(wp) ::  collection_probability  !< probability for collection
149    REAL(wp) ::  ddV                     !< inverse grid box volume
150    REAL(wp) ::  epsilon                 !< dissipation rate
151    REAL(wp) ::  factor_volume_to_mass   !< 4.0 / 3.0 * pi * rho_l
152    REAL(wp) ::  xm                      !< mean mass of droplet m
153    REAL(wp) ::  xn                      !< mean mass of droplet n
154
155    REAL(wp), DIMENSION(:), ALLOCATABLE ::  weight  !< weighting factor
156    REAL(wp), DIMENSION(:), ALLOCATABLE ::  mass    !< total mass of super droplet
157
158    CALL cpu_log( log_point_s(43), 'lpm_droplet_coll', 'start' )
159
160    number_of_particles   = prt_count(k,j,i)
161    factor_volume_to_mass = 4.0_wp / 3.0_wp * pi * rho_l 
162    ddV                   = 1 / ( dx * dy * dz )
163!
164!-- Collision requires at least one super droplet inside the box
165    IF ( number_of_particles > 0 )  THEN
166
167!
168!--    Now apply the different kernels
169       IF ( use_kernel_tables )  THEN
170!
171!--       Fast method with pre-calculated collection kernels for
172!--       discrete radius- and dissipation-classes.
173!--
174!--       Determine dissipation class index of this gridbox
175          IF ( wang_kernel )  THEN
176             eclass = INT( diss(k,j,i) * 1.0E4_wp / 600.0_wp * &
177                           dissipation_classes ) + 1
178             epsilon = diss(k,j,i)
179          ELSE
180             epsilon = 0.0_wp
181          ENDIF
182          IF ( hall_kernel  .OR.  epsilon * 1.0E4_wp < 0.001_wp )  THEN
183             eclass = 0   ! Hall kernel is used
184          ELSE
185             eclass = MIN( dissipation_classes, eclass )
186          ENDIF
187
188!
189!--       Droplet collision are calculated using collision-coalescence
190!--       formulation proposed by Wang (see PALM documentation)
191!--       Temporary fields for total mass of super-droplet and weighting factors
192!--       are allocated.
193          ALLOCATE(mass(1:number_of_particles), weight(1:number_of_particles))
194
195          mass(1:number_of_particles)   = particles(1:number_of_particles)%weight_factor * &
196                                          particles(1:number_of_particles)%radius**3     * &
197                                          factor_volume_to_mass
198          weight(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor
199
200          IF ( average_impact )  THEN  ! select collision algorithm
201
202             DO  n = 1, number_of_particles
203
204                rclass_l = particles(n)%class
205                xn       = mass(n) / weight(n)
206
207                DO  m = n, number_of_particles
208
209                   rclass_s = particles(m)%class
210                   xm       = mass(m) / weight(m)
211
212                   IF ( xm .LT. xn )  THEN
213                     
214!
215!--                   Particle n collects smaller particle m
216                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
217                                               weight(n) * ddV * dt_3d
218
219                      mass(n)   = mass(n)   + mass(m)   * collection_probability
220                      weight(m) = weight(m) - weight(m) * collection_probability
221                      mass(m)   = mass(m)   - mass(m)   * collection_probability
222                   ELSEIF ( xm .GT. xn )  THEN 
223!
224!--                   Particle m collects smaller particle n
225                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
226                                               weight(m) * ddV * dt_3d
227
228                      mass(m)   = mass(m)   + mass(n)   * collection_probability
229                      weight(n) = weight(n) - weight(n) * collection_probability
230                      mass(n)   = mass(n)   - mass(n)   * collection_probability
231                   ELSE
232!
233!--                   Same-size collections. If n = m, weight is reduced by the
234!--                   number of possible same-size collections; the total mass
235!--                   is not changed during same-size collection.
236!--                   Same-size collections of different
237!--                   particles ( n /= m ) are treated as same-size collections
238!--                   of ONE partilce with weight = weight(n) + weight(m) and
239!--                   mass = mass(n) + mass(m).
240!--                   Accordingly, each particle loses the same number of
241!--                   droplets to the other particle, but this has no effect on
242!--                   total mass mass, since the exchanged droplets have the
243!--                   same radius.
244
245!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
246!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
247!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
248                      weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(n) *                &
249                                              ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
250                                              weight(m) * ddV * dt_3d
251                      IF ( n .NE. m )  THEN
252                         weight(m) = weight(m) - 0.5_wp * weight(m) *                &
253                                                 ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
254                                                 weight(n) * ddV * dt_3d
255                      ENDIF
256                   ENDIF
257
258                ENDDO
259
260                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
261
262             ENDDO
263
264          ELSEIF ( all_or_nothing )  THEN  ! select collision algorithm
265
266             DO  n = 1, number_of_particles
267
268                rclass_l = particles(n)%class
269                xn       = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
270
271                DO  m = n, number_of_particles
272
273                   rclass_s = particles(m)%class
274                   xm = mass(m) / weight(m) ! mean mass of droplet m
275
276                   IF ( weight(n) .LT. weight(m) )  THEN
277!
278!--                   Particle n collects weight(n) droplets of particle m 
279                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
280                                               weight(m) * ddV * dt_3d
281
282                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
283                         mass(n)   = mass(n)   + weight(n) * xm
284                         weight(m) = weight(m) - weight(n)
285                         mass(m)   = mass(m)   - weight(n) * xm
286                      ENDIF
287
288                   ELSEIF ( weight(m) .LT. weight(n) )  THEN 
289!
290!--                   Particle m collects weight(m) droplets of particle n 
291                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
292                                               weight(n) * ddV * dt_3d
293
294                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
295                         mass(m)   = mass(m)   + weight(m) * xn
296                         weight(n) = weight(n) - weight(m)
297                         mass(n)   = mass(n)   - weight(m) * xn
298                      ENDIF
299                   ELSE
300!
301!--                   Collisions of particles of the same weighting factor.
302!--                   Particle n collects 1/2 weight(n) droplets of particle m,
303!--                   particle m collects 1/2 weight(m) droplets of particle n.
304!--                   The total mass mass changes accordingly.
305!--                   If n = m, the first half of the droplets coalesces with the
306!--                   second half of the droplets; mass is unchanged because
307!--                   xm = xn for n = m.
308
309!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
310!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
311!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
312                      collection_probability = ckernel(rclass_l,rclass_s,eclass) * &
313                                               weight(n) * ddV * dt_3d
314
315                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
316                         mass(n)   = mass(n)   + 0.5_wp * weight(n) * ( xm - xn )
317                         mass(m)   = mass(m)   + 0.5_wp * weight(m) * ( xn - xm )
318                         weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(m)
319                         weight(m) = weight(n)
320                      ENDIF
321                   ENDIF
322
323                ENDDO
324
325                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
326
327             ENDDO
328
329          ENDIF
330
331
332
333
334          IF ( ANY(weight < 0.0_wp) )  THEN
335                WRITE( message_string, * ) 'negative weighting factor'
336                CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0028',      &
337                               2, 2, -1, 6, 1 )
338          ENDIF
339
340          particles(1:number_of_particles)%radius = ( mass(1:number_of_particles) /   &
341                                                      ( weight(1:number_of_particles) &
342                                                        * factor_volume_to_mass       &
343                                                      )                               &
344                                                    )**0.33333333333333_wp
345
346          particles(1:number_of_particles)%weight_factor = weight(1:number_of_particles)
347
348          DEALLOCATE(weight, mass)
349
350       ELSEIF ( .NOT. use_kernel_tables )  THEN
351!
352!--       Collection kernels are calculated for every new
353!--       grid box. First, allocate memory for kernel table.
354!--       Third dimension is 1, because table is re-calculated for
355!--       every new dissipation value.
356          ALLOCATE( ckernel(1:number_of_particles,1:number_of_particles,1:1) )
357!
358!--       Now calculate collection kernel for this box. Note that
359!--       the kernel is based on the previous time step
360          CALL recalculate_kernel( i, j, k )
361!
362!--       Droplet collision are calculated using collision-coalescence
363!--       formulation proposed by Wang (see PALM documentation)
364!--       Temporary fields for total mass of super-droplet and weighting factors
365!--       are allocated.
366          ALLOCATE(mass(1:number_of_particles), weight(1:number_of_particles))
367
368          mass(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor * &
369                                        particles(1:number_of_particles)%radius**3     * &
370                                        factor_volume_to_mass
371
372          weight(1:number_of_particles) = particles(1:number_of_particles)%weight_factor
373
374          IF ( average_impact )  THEN  ! select collision algorithm
375
376             DO  n = 1, number_of_particles
377
378                xn = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
379
380                DO  m = n, number_of_particles
381
382                   xm = mass(m) / weight(m) !mean mass of droplet m
383
384                   IF ( xm .LT. xn )  THEN
385!
386!--                   Particle n collects smaller particle m
387                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
388                                               ddV * dt_3d
389
390                      mass(n)   = mass(n)   + mass(m)   * collection_probability
391                      weight(m) = weight(m) - weight(m) * collection_probability
392                      mass(m)   = mass(m)   - mass(m)   * collection_probability
393                   ELSEIF ( xm .GT. xn )  THEN 
394!
395!--                   Particle m collects smaller particle n
396                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(m) *    &
397                                               ddV * dt_3d
398
399                      mass(m)   = mass(m)   + mass(n)   * collection_probability
400                      weight(n) = weight(n) - weight(n) * collection_probability
401                      mass(n)   = mass(n)   - mass(n)   * collection_probability
402                   ELSE
403!
404!--                   Same-size collections. If n = m, weight is reduced by the
405!--                   number of possible same-size collections; the total mass
406!--                   mass is not changed during same-size collection.
407!--                   Same-size collections of different
408!--                   particles ( n /= m ) are treated as same-size collections
409!--                   of ONE partilce with weight = weight(n) + weight(m) and
410!--                   mass = mass(n) + mass(m).
411!--                   Accordingly, each particle loses the same number of
412!--                   droplets to the other particle, but this has no effect on
413!--                   total mass mass, since the exchanged droplets have the
414!--                   same radius.
415!--
416!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
417!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
418!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
419                      weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(n) *             &
420                                              ckernel(n,m,1) * weight(m) *     &
421                                              ddV * dt_3d
422                      IF ( n .NE. m )  THEN
423                         weight(m) = weight(m) - 0.5_wp * weight(m) *          &
424                                                 ckernel(n,m,1) * weight(n) *  &
425                                                 ddV * dt_3d
426                      ENDIF
427                   ENDIF
428
429
430                ENDDO
431
432                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
433
434             ENDDO
435
436          ELSEIF ( all_or_nothing )  THEN  ! select collision algorithm
437
438             DO  n = 1, number_of_particles
439
440                xn = mass(n) / weight(n) ! mean mass of droplet n
441
442                DO  m = n, number_of_particles
443
444                   xm = mass(m) / weight(m) !mean mass of droplet m
445
446                   IF ( weight(n) .LT. weight(m) )  THEN
447!
448!--                   Particle n collects smaller particle m
449                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(m) *    &
450                                               ddV * dt_3d
451
452                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
453                         mass(n)   = mass(n)   + weight(n) * xm 
454                         weight(m) = weight(m) - weight(n)
455                         mass(m)   = mass(m)   - weight(n) * xm
456                      ENDIF
457
458                   ELSEIF ( weight(m) .LT. weight(n) )  THEN
459!
460!--                   Particle m collects smaller particle n
461                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
462                                               ddV * dt_3d
463
464                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
465                         mass(m)   = mass(m)   + weight(m) * xn
466                         weight(n) = weight(n) - weight(m)
467                         mass(n)   = mass(n)   - weight(m) * xn
468                      ENDIF
469                   ELSE
470!
471!--                   Collisions of particles of the same weighting factor.
472!--                   Particle n collects 1/2 weight(n) droplets of particle m,
473!--                   particle m collects 1/2 weight(m) droplets of particle n.
474!--                   The total mass mass changes accordingly.
475!--                   If n = m, the first half of the droplets coalesces with the
476!--                   second half of the droplets; mass is unchanged because
477!--                   xm = xn for n = m.
478!--
479!--                   Note: For m = n this equation is an approximation only
480!--                   valid for weight >> 1 (which is usually the case). The
481!--                   approximation is weight(n)-1 = weight(n).
482                      collection_probability = ckernel(n,m,1) * weight(n) *    &
483                                               ddV * dt_3d
484
485                      IF ( collection_probability .GT. random_function( iran_part ) )  THEN
486                         mass(n)   = mass(n)   + 0.5_wp * weight(n) * ( xm - xn )
487                         mass(m)   = mass(m)   + 0.5_wp * weight(m) * ( xn - xm )
488                         weight(n) = weight(n) - 0.5_wp * weight(m)
489                         weight(m) = weight(n)
490                      ENDIF
491                   ENDIF
492
493
494                ENDDO
495
496                ql_vp(k,j,i) = ql_vp(k,j,i) + mass(n) / factor_volume_to_mass
497
498             ENDDO
499
500          ENDIF
501
502          IF ( ANY(weight < 0.0_wp) )  THEN
503                WRITE( message_string, * ) 'negative weighting factor'
504                CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0028',      &
505                               2, 2, -1, 6, 1 )
506          ENDIF
507
508          particles(1:number_of_particles)%radius = ( mass(1:number_of_particles) /   &
509                                                      ( weight(1:number_of_particles) &
510                                                        * factor_volume_to_mass       &
511                                                      )                               &
512                                                    )**0.33333333333333_wp
513
514          particles(1:number_of_particles)%weight_factor = weight(1:number_of_particles)
515
516          DEALLOCATE( weight, mass, ckernel )
517
518       ENDIF
519 
520!
521!--    Check if LWC is conserved during collision process
522       IF ( ql_v(k,j,i) /= 0.0_wp )  THEN
523          IF ( ql_vp(k,j,i) / ql_v(k,j,i) >= 1.0001_wp  .OR.                      &
524               ql_vp(k,j,i) / ql_v(k,j,i) <= 0.9999_wp )  THEN
525             WRITE( message_string, * ) ' LWC is not conserved during',           &
526                                        ' collision! ',                           &
527                                        ' LWC after condensation: ', ql_v(k,j,i), &
528                                        ' LWC after collision: ', ql_vp(k,j,i)
529             CALL message( 'lpm_droplet_collision', 'PA0040', 2, 2, -1, 6, 1 )
530          ENDIF
531       ENDIF
532
533    ENDIF
534 
535    CALL cpu_log( log_point_s(43), 'lpm_droplet_coll', 'stop' )
536
537 END SUBROUTINE lpm_droplet_collision
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.