@散漫守望2016 感谢回复！我找出问题了，这个颗粒直径应该设置成particle diameter，即单个小颗粒的直径，而不是parcel equivalent diameter，即假设的parcel等效直径。这个发散的原因可能是直径设置错误当把nParticle 设置成100时颗粒相体积分数太大了，所以就没法算了。
解释一下供后面的新手参考

@李梦瑶 看来只能at大神了。 @zhe 老师能不能给个zoneInjection那部分的模板啊。。。

@李梦瑶 话说你最后有没有搞定这个cellZoneInjection啊，能不能给个模板啊

我记得我有段时间算流化床，卡住的原因是连接处的网格问题，就像你这个小管子和大管子连接处，有没有做过渡啊。。。如果太尖锐了就可能卡住的。。。

@yupeng 具体我也不记得了，反正应该是个常规操作，搜一下应该就有的

@yupeng 似乎还有个简单的做法，就是把D盘某个文件夹mnt到WSL下面成一个文件夹类似的，然后东西就都存那个文件夹下就好了。。

@liujuncfd 燃烧的话，考虑下化学反应时间尺度和流动时间尺度不同的问题？ 我记得又用split solver的做法，但是不知道你用的软件有没有。。。 不过如果是算化学反应的话本来就慢，毕竟化学反应一般都会导致刚性很强。。。

@刘雄国 哈哈哈好没事，反正看得懂的。嗯应该是进程。
MPI或者OpenMP并不影响这个问题，反正都是两边交流信息，所以其实影响这个问题的是第二个。如果离散相分数很低，考虑单向耦合，或者二向耦合（连续相->离散相，离散相->离散相），那么可以把离散相和连续相分开，因为只需要把所有的连续相的流动汇总，并加给离散相就好了。
如果是四向耦合，是不是大概这样：

1. 如果在每个时间步骤，用一个进程把所有的流场信息都集中起来供其他颗粒跟踪的进程去访问，并且还需要把所有的离散相信息汇总给连续相，那么通信量太大了。
2. 即使把每个进程跟踪的颗粒都加上label，只定点访问某些进程的信息，似乎通信量也还挺大问题。
3. 如果把流场的作为主进程，跟踪颗粒的作为slave进程，如果这个master/slave比是定的，那么也是之前的那个效率问题。

现在E-L方法中，在多线程计算的情况下，同一个线程需要计算连续相和离散相，但是在颗粒分布极度不均匀的时候就会产生每个线程所需要的计算时间完全不同的情况。既然连续相和离散相也是依次计算，那么有没有一种办法把两个东西分开呢？打个比方说，某个求解器，计算区域分为4块，4个线程来计算，然后用16个线程进行颗粒跟踪，每个线程分配的颗粒数量大致相当，两边再耦合。
如果有这种求解器的话，求指点一下，如果不能的话，求讨论一下为啥不能

@李梦瑶 Goldschimidt 算例里面, constant/kinematicCloudPositions，里面你能看一行一行的括号，里面有三个数字，就是每个颗粒的坐标，把这堆东西都删掉，换成你自己需要的就可以了。当然，40万颗粒的话，找个别的语言, Julia/Python/Matlab等来写个小代码生成、输出一个颗粒的位置信息的文本比较好。

@hurricane007 脑残了，之前写错地方了。现在找到了