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在循环水养殖系统（RAS）中，圆形养殖池的水动力对水产品生长至关重要。研究人员运用 GBDT-NSGAII 算法优化养殖池进出水参数。结果显示优化组合可提高 88% 能源利用率。该研究为提升 RAS 效能提供新途径。
在现代水产养殖领域，随着人们对水产品需求的不断增长，水产养殖规模迅速扩大。循环水养殖系统（Recirculating Aquaculture Systems，RAS）凭借其高效、可持续等优势，成为水产养殖的热门选择。RAS 能减少水资源消耗、提高养殖密度，有效提升生产效率。然而，在实际应用中，RAS 也面临着一些挑战。其中，如何在保证良好水动力条件的同时，降低能源消耗成为关键问题。在陆基水产养殖中，能源、水和土地都是 RAS 消耗的主要资源，其成本仅次于饲料，这使得优化 RAS 设备的能源效率变得尤为重要。
以往，研究人员在优化抽水、曝气和水处理等关键设备的能源消耗效率方面做了大量工作，但对养殖池进出水口结构在能源效率和水流速度均匀性方面的设计关注不足。虽然圆形养殖池因能促进水流均匀、便于溶解氧分布和增强自清洁能力而受到青睐，也有研究探讨了喷嘴直径、底部水流等单因素对圆形养殖池水流速度的影响，但对于多个参数同时对水流速度的影响，以及如何优化进出水口参数以实现最佳水动力性能，还缺乏深入研究。
为了解决这些问题，来自中国的研究人员开展了一项旨在优化圆形养殖池进出水口参数的研究。他们利用梯度提升决策树 - 非支配排序遗传算法 II（Gradient Boosting Decision Tree-Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II，GBDT-NSGAII）算法，并结合计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）模拟，对养殖池进出水口参数进行优化，以实现合适的水动力条件。该研究成果发表在《Aquacultural Engineering》上，为循环水养殖系统的优化提供了重要参考。
研究人员采用了 CFD 模拟技术和 GBDT-NSGAII 算法两种主要关键技术方法。CFD 模拟用于分析圆形养鱼池的水动力，以实际情况建立基准案例，通过模拟不同参数下的水流情况，获取大量数据。GBDT-NSGAII 算法则用于优化进出水口参数，以最大化有效能源利用率和最小化速度标准差（STD）为目标，寻找最优参数组合。
在研究结果部分，研究人员通过一系列研究得出了重要结论。首先，在入口速度为 0.5m/s 时，基准模型成功建立了动态均匀速度场，但在入口管处出现了高压区域，且该区域主要受喷嘴直径影响。其次，GBDT 模型对 CFD 数据库表现出优异的预测能力，平均速度的均方根误差（RMSE）为 0.002m/s，速度 STD 的 RMSE 为 0.304%。这表明 GBDT 模型能够准确预测圆形养殖池的水动力情况。然后，在 63 组最优帕累托前沿中，与基准模型相比，喷嘴直径（12.76mm）和喷嘴数量（7 个）对平均速度和速度均匀性有高度显著影响。最后，研究得到的最优进出水口参数组合为入口速度 0.49m/s 和出口直径 22.26mm，与基准模型相比，能源利用率提高了 88%。这一结果表明，通过优化进出水口参数，可以显著提升养殖池的能源利用效率。
在研究结论和讨论部分，研究人员通过数值和实验研究了 RAS 中圆形养殖池的水动力，直观展示了不同参数（如喷嘴数量、喷嘴直径、出口直径和入口角度）对应的速度情况，并计算了平均速度和速度 STD。同时，对 GBDT 预测和 NSGA-II 优化进行了分析。研究结果表明，GBDT-NSGAII 模型在 CFD 模拟数据集的驱动下，能够有效替代复杂的 CFD 计算，节省计算机资源，并且在准确预测 RAS 中圆形养殖池的水动力方面表现出色。这一研究成果对于指导圆形养殖池的设计和优化具有重要意义，有助于提高循环水养殖系统的整体性能，降低能源消耗，促进水产养殖业的可持续发展。未来，研究人员可以在此基础上进一步拓展研究，探索更多参数对水动力的影响，以及如何将优化后的设计应用于实际生产中，实现更大的经济效益和环境效益。
