保温管道数值模拟及机器学习预测模型

作者：桂冠; 徐京城^*

来源：有色金属材料与工程, 2023, 44(01): 69-74.

DOI：10.13258/j.cnki.nmme.2023.01.010

• 保温管道
• 流体传热
• 机器学习
• 数值模拟

通过模拟保温管道内流体的热传递过程，分析管道外径和保温层的热导率、密度、比热容、厚度对保温性能的影响规律，并使用机器学习对模拟所得数据进行训练，从而得到不同因素对保温性能的影响比重。结果表明，各参数特征中，管道外径占比39%、热导率占比37%、厚度占比13%，密度及比热容两者共占比11%，故在影响管道保温性能的各因素中，管道外径、热导率、厚度占主要地位。各参数对保温性能的影响规律不同，多因素共同作用下，难以找到一个统一的函数模型来表达各参数对保温性能的影响规律。基于仿真模拟大量数据，利用机器学习建立预测模型，输入对应的参数即可预测相应的结果，该模型准确率达到99%，可以对实际应用进行指导。

• 单位
  上海理工大学