富氢高炉中死料柱焦炭的连续结构演化：基于全尺度解剖的机制解析

本文创新性地提出了一种双向双组分耦合框架，将群体平衡模型(PBM)与离散元法(DEM)结合用于湿法制粒模拟。通过建立颗粒尺寸与液体吸收率的DEM关联，提出将液滴机制整合进PBM的新数学表述，并首创自适应系统缩放法(ASSM)使计算资源降低82%。该框架为制药工业中多组分颗粒的尺寸-液体-组分协同演化提供了高效精准的模拟工具。

　　

研究亮点

本研究首次在三维空间实现了群体平衡模型(PBM)与离散元法(DEM)的双向耦合，通过创新性地将液滴动力学整合进PBM框架，显著提升了湿法制粒过程的模拟精度。提出的自适应系统缩放技术(ASSM)犹如"智能缩放镜"，可动态调节模拟系统尺寸，在保持精度的同时实现82%的计算资源节约。

模拟框架描述

该部分详细阐述了多维度PBM-DEM耦合技术的设计精髓。研究团队创造性地将颗粒体积、化学成分和液体吸收率作为关键维度，构建了"属性空间立方体"。DEM模块化身"微观侦察兵"，实时反馈颗粒碰撞频率和液膜分布数据；而PBM则担任"宏观指挥官"，据此动态调整聚集/破碎核函数。这种双向数据流形成了完美的闭环调控系统。

模型验证：液体吸收生长与ASSM

就像为精密仪器进行双重校准，团队首先验证了液体添加速率与吸收率的数学关联。ASSM技术展现出惊人的适应性——当模拟5,000个颗粒时，系统能自动将容器尺寸缩小至原始体积的18%，如同"智能折纸"般优化空间利用率，而关键动力学参数误差始终控制在3%以内。

结果与讨论：自适应PBM-DEM耦合框架

这个"数字孪生"系统成功复现了Poon等人的经典实验数据。当研究液体-固体比例这个"黄金参数"时，框架清晰捕捉到从"核状生长"到"层状包衣"的转变临界点。更令人振奋的是，在模拟工业级规模(50,000+颗粒)时，ASSM技术实现了5倍加速，就像为超级计算机装上了"涡轮增压器"。

结论

这项研究犹如为制药工程打造了一把"数字瑞士军刀"——通过PBM-DEM的精妙耦合与ASSM技术创新，不仅攻克了多组分制粒的模拟难题，更开辟了从实验室到产业化放大的数字化捷径。特别是对缓释制剂开发中API-辅料相互作用的理解，提供了前所未有的微观洞察工具。