格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）是一种基于介观（mesoscopic）模拟尺度的计算流体力学方法。该方法相比于其他传统CFD计算方法，具有介于微观分子动力学模型和宏观连续模型的介观模型特点，因此具备流体相互作用描述简单、复杂边界易于设置、易于并行计算、程序易于实施等优势。LBM已经广泛地被认为是描述流体运动与处理工程问题的有效手段。当前，已有若干LBM开源软件如OpenLB、MESO等能够并行处理不同尺度下的计算流体力学问题。
格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）是一种基于介观（mesoscopic）模拟尺度的计算流体力学方法。该方法基于对时间、空间和速度离散的玻尔兹曼型方程的数值模拟，通过模拟“人工计算机流体”粒子的传播和相互作用，以密度分布函数的时间演化来描述流体的运动。从玻尔兹曼输运方程出发，在一定的假设条件下可以推导出Navier-Stokes方程。该方法在历史上由格子气自动机（Lattice Gas Automata, LGA）继承和发展而来，并由McNamara和Zanetti于1988年首次提出用于流体力学数值模拟。
LBM的核心模型包括BGK（Bhatnagar-Gross-Krook）单松弛时间模型、多松弛时间模型（MRT）、双松弛时间模型（TRT）等。其中BGK模型是最简单和最流行的碰撞模型，但当松弛时间接近1/2时，迭代会出现数值不稳定现象。MRT和TRT模型通过不同的松弛机制可以克服这些缺陷。
LBM使用固定的欧拉网格（或格子）来离散流体域。典型的离散速度模型有D2Q9（二维九速）、D3Q19（三维十九速）等，用于定义流体粒子在离散空间和时间上的可能运动方向。
该方法的主要特点包括算法相对简单、具有天然的数据并行性因而易于并行计算、边界条件处理灵活、前处理网格划分相对简单、能有效模拟复杂边界和多物理场耦合问题。由于使用规则正交网格，LBM在结合高度优化的实现后，可以处理数千万的网格点。其固有的局部结构化更新规则使其特别适合大规模并行计算，尤其是GPU加速。在处理多物理场之间的耦合关系以及对复杂边界条件的处理两方面都具有极大的优势。
Lattice Boltzmann(LB)方法是由McNamara和Zanetti于1988年提出并用于流体力学数值模拟的一种流场模拟方法。其思想根源可追溯至20世纪60年代的元胞自动机（Cellular Automata），而其用于解决流动现象的理论基础则源于19世纪的分子运动论和玻尔兹曼方程。在20世纪70年代，Hardy、Pomeau和Pazzis建立了第一个用于研究流体运动的格子气自动机（LGA），为LBM的诞生奠定了基础。
1990年代，随着计算机断层扫描（CT）技术的发展，LBM开始与数字岩心技术结合，用于三维孔隙结构的精细模拟。1993年，Ladd将涨落动力学引入LBM，成功模拟了微颗粒的布朗运动，推动了涨落格子Boltzmann方法（FLB）的发展。进入21世纪，LBM在模型（如多弛豫时间MRT、双弛豫时间TRT）、算法（如GPU并行加速）和应用领域（如多相流、微尺度流动、非牛顿流体）方面持续拓展，并出现了简化格子玻尔兹曼方法（SLBM）等变体。全国格子玻尔兹曼方法及其应用学术论坛等系列会议的召开，也促进了该方法的交流与推广。
LBM作为一项具有显著优势的流体计算方法，已被广泛用于理论研究和处理工程问题。由于其边界易于设置的特点，使得LBM善于处理较为复杂与不规则的结构，因而适用于解决多孔介质内的流动与传质问题；例如，在页岩气储层等具有复杂孔隙结构的油气资源勘探开发中，LBM被用于模拟其中的流体输运过程。由于模型具备描述粒子运动的特性，使得其在处理流体与固体作用相对直观，在解决气-固和流-固耦合方面具备优势；由于LBM不受连续介质假设的约束，它对纳/微尺度的流动和传质或稀薄气体输运等连续方法不适用的问题而言是一种有效的解决方法；具体应用包括模拟微颗粒的布朗运动，以及研究自驱动微颗粒（如双氧水驱动的微马达）在复杂条件下的运动规律。LBM在处理多相多组分流体问题时相比于传统计算流体方法在抓取移动和变形的界面、描述组分间相互作用方面具备明显优势，通过基于对不同组分作用的描述，形成了各类多相多组分LBM模型，例如颜色模型（Color-gradient model）、伪势能模型（pseudo-potential model）、自由能模型（free-energy model）、相场模型（phase-field model）等。这些模型被广泛地运用在多组分、多相流、界面动力学、化学反应与传递等领域。此外，LBM在模拟非牛顿流体（如剪切稀化、剪切增稠流体）的复杂流动行为，以及磁场、温度场等多物理场耦合问题（如异形腔内的磁热对流）中也展现出独特优势。在建筑与环境工程领域，LBM已成功应用于城市风环境评估、污染物扩散分析、洪涝灾害仿真、火灾与爆炸模拟、以及建筑空调热环境优化等实际工程问题中。除此之外，LBM在磁流体、晶体生成、相变过程等方面也具备潜在的应用前景。
格子玻尔兹曼方法为计算流体力学的数值模拟提供了一种不同的途径。
由于LBM具有计算原理简单、网格自动划分以及并行计算效率高等特点，其应用领域包括城区洪涝灾害仿真、台风灾害仿真、风环境及空调环境等多尺度多物理场仿真。
LBM的发展推动了相关商业软件（如PowerFlow）和开源软件的繁荣。
LBM算法具有天然的并行性，使其特别适合GPU等高性能计算平台，基于GPU高性能计算的格子Boltzmann方法提供了新的计算途径，实验结果表明采用GPU并行计算比CPU串行计算快大约10.2倍左右。
LBM与新兴技术结合，衍生出新的研究方向，例如量子晶格玻尔兹曼法（QLBM）可高效解决量子硬件的流体仿真问题。
LBM兼具微观分子动力学模型和宏观连续模型的优点，其微观本质及介观粒子特性可用于刻画流体内部及流体与周围环境的相互作用，从而在复杂流动系统的分析中具有优势。
来源：飞行器动力技术
