基于神经网络和CFD的规整填料塔流体力学计算

作者：李邢; 曾爱武

来源：化学工业与工程, 2022, 1-8.

DOI：10.13353/j.issn.1004.9533.20220317

• 规整填料
• 计算流体力学
• BP神经网络
• 干塔压降
• 持液量

提出一种结合计算流体力学（CFD）和BP（Back Propagation）人工神经网络的多尺度计算方法，计算规整填料塔上的流体力学行为。根据最小特征单元实际尺寸建立小尺度三维CFD模型，研究了填料塔单气相和气液两相流体流动分布方式，弥补了在研究塔壁单元和层间转换单元产生压降方面的缺陷。建立了结点网络模型，计算全塔的流体分布等宏观信息。以CFD计算收集到的数据集训练了两组神经网络模型，分别以结点流量为输入计算干塔压降和持液量。计算结果与相关实验数据比较，干塔压降计算模型的平均相对偏差为8.63%，最大相对偏差为14.02%。持液量计算模型的平均相对偏差约为9.63%，最大相对偏差为13.97%。这表明该训练好的人工神经网络模型具备较好的预测能力，结果较为可信。

• 单位
  化学工程联合国家重点实验室; 天津大学