The implementation of a population balance equation (PBE) in computational fluid dynamics (CFD) represents a crucial element in the simulation of multiphase flows. Some of the available methods, such as classes methods (CM) and Monte Carlo (MC) methods, are computationally expensive and simulation of real cases of practical interest requires intractable CPU times. On the other hand, other methods such as the method of moments (MOM) are computationally affordable but have proven to be inaccurate for a number of cases. In recent work a new closure, the quadrature method of moments (QMOM), has been introduced, applied and validated. In our earlier work, QMOM was shown to be an efficient and accurate method for tracking the moments of the particle size distribution (PSD) in a CFD simulation. However, QMOM presents two main disadvantages: (i) if applied to multi-variate distributions it loses simplicity and efficiency, and (ii) by tracking only the moments of the PSD, it does not represent realistically polydisperse systems with strong coupling between the internal coordinates and phase velocities. In order to address these issues, in this work the direct quadrature method of moments (DQMOM) is formulated, validated, and tested. DQMOM is based on the idea of tracking directly the variables appearing in the quadrature approximation, rather than tracking the moments of the PSD. Nevertheless, for monovariate cases we show that QMOM and DQMOM yield identical results. In addition, we show how it is possible to extend the DQMOM to multivariate cases and some of relevant theoretical and numerical issues are discussed. These issues are discussed in the present work for homogeneous and one-dimensional flows. References to recent CFD applications of DQMOM to multiphase flows are provided as further proof of the utility of the method.

Investigation of particulate systems often requires the solution of a population balance, which is a continuity statement written in terms of the number density function. In turn, the number density function is defined in terms of an internal coordinate (e.g., particle length, particle volume) and it generates integral and derivative terms. Different methods exist for numerically solving the population balance equation. For many processes of industrial significance, due to the strong coupling between particle interactions and fluid dynamics, the population balance must be solved as part of a computational fluid dynamics (CFD) simulation. Such an approach requires the addition of a large number of scalars and the associated transport equations. This increases the CPU time required for the simulation, and thus it is clear that it is very important to use as few scalars as possible. In this work the quadrature method of moments (QMOM) is used. The QMOM has already been validated for crystal growth and aggregation; here the method is extended to include breakage. QMOM performance is tested for 10 different cases in which the competition between aggregation and breakage leads to asymptotic solutions.

Abstract Although use of computational fluid dynamics (CFD) for simulating precipitation (and particulate systems in general) is becoming a standard approach, a number of issues still need to be addressed. One major problem is the computational expense of coupling a standard discretized population balance (DPB) with a CFD code, as this approach requires the solution of an intractably large number of transport equations. In this work the quadrature method of moments (QMOM) is tested for size‐dependent growth and aggregation. The QMOM is validated by comparison with both Monte Carlo simulations and analytical solutions using several functional forms for the aggregation kernel. Moreover, model predictions are compared with a DPB to compare accuracy, computational time, and the number of scalars involved. Analysis of the relative performance of various methods for treating aggregation provides readers with useful information about the range of application and possible limitations.