CFDにおける輻射モデル — 分光輻射とモンテカルロ法

そのとおり。CO2やH2Oは特定の振動回転バンド（4.3μm、2.7μm、15μmなど）で強い吸収・放射を示し、その間の波長帯はほぼ透明だ。灰色ガス（gray gas）近似はこの波長依存性を無視するので精度に限界がある。

WSGGMは灰色ガスの重み付き和で非灰色性を近似的に扱うが、壁面反射特性が波長に依存する場合（例：選択吸収コーティング）や複雑なガス組成では不十分なことがある。

FluentのNon-Gray DOモデルでは波長帯ごとにDO方程式を解ける。波長帯数をユーザーが指定し、各帯の吸収係数を設定する。計算コストは帯数に比例して増加するが、選択吸収面や波長依存の透過体を扱えるメリットは大きい。

原理的には最も正確だ。多数のエネルギーバンドル（photon packets）をランダムに追跡し、吸収・反射・散乱の確率過程をシミュレートする。方向と波長の離散化が不要なので、DOモデルのray effectやP1モデルの近似誤差がない。

ただし統計的な手法なので、十分な精度を得るには大量のレイ（$10^6$〜$10^9$本）が必要で、計算コストが膨大になる。STAR-CCM+には Monte Carlo Radiation model の実装がある。FluentにはないがRadTHERMなどの専用ツールでMCレイトレーシングが可能だ。

する。輻射によるエネルギー損失がガス温度を下げ、反応速度に影響する。特に大型炉では輻射損失が全発熱量の20〜50%に達し、輻射なしのCFDでは温度を大幅に過大予測する。FluentではDOモデル+Non-premixed combustion+Soot modelの三者連成が可能で、iterationごとに燃焼場→輻射→温度→燃焼場のフィードバックが行われるよ。

輻射のunder-relaxationを0.5〜0.7程度に設定し、DOの反復回数を増やす（Flow Iteration per Radiation Iterationを5〜10に設定）と安定する。初期にはFirst Orderで計算を回し、ある程度収束してからSecond Orderに切り替えるのも有効だ。