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近期课题组在机器学习辅助反应器模型开发领域取得新进展

已有 343 次阅读 2020-3-23 13:26 |个人分类:多相流反应器工程|系统分类:论文交流|关键词:学者| 反应器工程, 机器学习, 流态化, 细网格模拟, 亚格子滤波模型

近日,上海交通大学化学化工学院罗正鸿教授团队在化工领域知名期刊《AIChE Journal》发表了题为“Machine learning to assist filtered two-fluid model development for dense gas-particle flows”的研究论文。论文作者包括课题组博士生朱礼涛及上海工程技术大学本科生唐家勋,罗正鸿教授为该论文通讯作者。

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机器学习辅助亚格子滤波模型开发流程图

 气固流态化反应器广泛应用于化工、冶金、能源及医药等领域,是过程工业的核心设备之一。然而,其放大周期长、投入大,成为多相反应器工程发展的艰巨任务之一。其中一个主要困难在于反应器内部往往存在着复杂的介尺度非均匀流动结构。此类介尺度非均匀结构在跨越多种时空尺度的多相流体力学特性中表现出持续的非稳态、非线性、非平衡的自然属性,对工业反应器粗网格模型预测的精确性提出了挑战。因此,深度理解反应器内部的介尺度非均匀特性、并开发精确可靠的反应器建模方法,进而揭示并掌握工业反应器设计及放大规律,一直是当今过程工程领域的前沿课题之一。

 在之前介尺度反应器模型开发的系列研究工作中,上海交通大学罗正鸿教授团队曾报道了: (1) 在介尺度曳力模型中引入“多子域浓度梯度”这一表征局部非均匀性的关键因素,提出了更准确的“抛物线分布”函数,建立了梯度依赖的三参数介尺度曳力模型(Chemical Engineering Science, 2018, 192, 759-773Chemical Engineering Science, 2019, 196, 478-492); (2) 提出基于“拟稳态”思想,构建了流体与颗粒材料性质依赖的介尺度曳力模型(Chemical Engineering Science, 2019, 204, 228-245Chemical Engineering Science, 2020, 213, 115410)。

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高分辨细网格模拟流场固相浓度分布云图 (Δgrid=1.33dp)

 近些年来,机器学习算法广泛应用于大数据挖掘、图像识别、医学辅助诊断等领域。在过程工业领域,机器学习算法已被用于流程工业大数据的回归与预测;然而,应用机器学习方法构建反应器内部的相间封闭模型却鲜有报道。为此,近期我们基于两类典型的机器学习方法(人工神经网络ANN、极端梯度提升决策树模型Xgboost),利用高分辨细网格模拟大数据,构建了用于封闭气固相间动量传递的亚格子滤波模型(AIChE Journal, 2020, e16973)。该研究工作定量评估了不同类别的亚格子特征参数对训练预测输出的影响,并证明了三参数是预测未知测试集的最优选择。进一步,本文开发了一个并行数据加载器(注:该加载器主要由本科生唐家勋设计完成),可实现将机器学习模型与计算流体动力学(CFD)框架集成耦合。研究表明,粗网格CFD模拟与多工况下反应器流体力学实验吻合较好。该研究为反应器模型开发提供了易于扩展的途径,有望进一步推动介尺度理论发展的新研究范式。

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计算流体动力学与机器学习方法集成结构的数据交换与流程图

 该系列研究工作得到了国家自然科学基金联合重点基金、国家杰出青年基金等的资助。

 全文链接 https://aiche.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aic.16973

 作者简介

朱礼涛 (Li-Tao Zhu),上海交通大学化学化工学院2017级博士生。2014年获得大连理工大学化学工程学士学位,随后推免进入上海交通大学化学化工学院罗正鸿教授课题组攻读硕、博士学位。主要从事气固流态化反应器介尺度模型开发的理论与应用研究。

唐家勋, 上海工程技术大学计算机科学与技术系2016级本科生。2019年3月进入上海交通大学化学化工学院罗正鸿教授课题组开展科研训练。

 

罗正鸿教授团队介绍:

罗正鸿教授,上海交通大学特聘教授、博导,化学化工学院副院长兼化工系主任。荣获中国化工学会侯德榜化工科技创新奖、教育部长江学者、国家杰青、国家万人领军人才、国家科技部中青年科技创新领军人才,担任上海市化学化工学会化工专业委员会副主任。1995年、1999和2003年分别获南昌大学、大连理工大学及浙江大学学士、硕士和博士学位。2003至2012在厦门大学工作,2012年8月开始在上海交通大学工作至今。个人已获5项省部级二等奖(排名第一),以独立通讯作者发表SCI文章140余篇,担任多个本领域权威国际SCI期刊及国内《化工学报》编委。

 课题组网页http://pelab.sjtu.edu.cn/




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