坦率地说，SUPG 等和 RANS 是解决不同问题的不同方法，但是它们具有相同的名称 - 不稳定性 - 和相同的现象学 - 数值例程的失败。

RANS 用于处理湍流作为方程的不稳定性。如果流动是或变成湍流，则描述方程是不稳定的，例如由于分叉。这意味着一个小的干扰可能导致解的大变化。我倾向于将 RANS 视为问题的重新表述，因此方程是稳定的并且数值算法是适用的。

SUPG 等消除了数值算法的不稳定性。

关于您是否可以使用 SUPG 而不是 RANS 的问题。我会说不。如果您的问题不稳定，那么稳定的数值算法也不会收敛。你的算法可能会收敛到一个解决方案，但你不能确定你走的是正确的道路。

我看到的共同点是湍流发生在高雷诺数时，其中因子空间离散化乘以速度大小$hv$往往很大，即在 SUPG 中模仿的逆风稳定是必要的。

如果您从最终公式向后工作，您应该会发现 SUPG 等效于具有特定湍流模型的 RANS，反之亦然。因此，您应该能够以高雷诺数运行 SUPG 模型，并获得相当于运行具有特定但可能是荒谬且非常非物理的湍流模型的 RANS 模型的答案。我自己没有做过分析，但计算出等价性应该很简单。