机器学习在多相反应器中的应用进展

作者：朱礼涛; 欧阳博; 张希宝; 罗正鸿^*

来源：化工进展, 2021, 40(04): 1699-1714.

DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2020-1829

• 多相反应器
• 流体力学
• 本构模型构建
• 机器学习

准确理解并精确预测多相反应器内复杂的流体力学特性、传递现象及反应特征,是过程工程领域的热点方向之一。随着试验测量技术及高性能计算机的快速发展,研究者可以获取高精度的多维瞬态流场数据集。近十年来,机器学习作为一门新兴学科,越来越广泛地应用于数据挖掘、图像识别、智能控制等领域。本文概述了几种常用的机器学习方法 (包括神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型、聚类算法模型等),总结了机器学习模型的构建过程(包括数据集的建立、特征变量的选择、算法框架的选取、模型参数的调优、模型验证与测试等),综述了机器学习辅助多相反应器中流场本构模型构建、流场图像重构、流型识别、流场关键参数预测及优化、不确定度分析、数字孪生技术平台等方面的应用进展,剖析了机器学习结合多相反应器领域所面临的挑战,展望了机器学习在多相反应器中可能有待拓展的方向。

• 单位
  金属基复合材料国家重点实验室; 上海交通大学; 化学化工学院