基于CFD和机器学习的反应器内瞬时状态预测综述

计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)可以模拟反应器内的流动、传热传质等行为,但需要求解数值方程组,对于复杂的物理现象和边界条件,计算时间较长。相比之下,机器学习模型通过分析已有的CFD模拟数据来预测反应器内的流动—反应行为,无需直接求解方程,计算速度快。本文介绍了一些经典的机器学习方法以及常见的深度学习建模过程,总结了机器学习方法加速反应器内瞬时状态预测方面的应用情况。