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为解决小直径海底管道因波浪作用产生的不稳定问题，研究人员开展 “基于机器学习预测小直径海底管道水动力受力：海床粗糙度影响” 的研究。结果发现海床粗糙度和管道直径影响波致力，且机器学习（XGBoost）预测更准。这有助于优化管道设计，保障其稳定性。
在广阔的海洋中，海底管道就像一条条 “海底动脉”，承担着运输石油、天然气以及可再生能源等重要任务。尤其是小直径的电力传输电缆，它们在海洋复杂的环境中默默工作，面临着诸多挑战。其中，由波浪作用产生的水动力，包括顺流力（inline force）和升力（lift force），如同隐藏在海底的 “暗礁”，严重威胁着海底管道的稳定性。一旦管道因这些力出现问题，不仅会影响能源的输送，还可能造成环境污染等严重后果。
传统的预测水动力的方法，常常依赖从大直径管道得出的经验系数，简单地将其应用于小直径管道时，往往无法准确预测实际受力情况。因为小直径管道在波浪边界层中的位置特殊，会经历不同的水动力效应，传统方法难以捕捉到这些复杂的关系。所以，寻找一种更精准、更有效的预测方法迫在眉睫。
科威特科学研究所（Kuwait Institute for Scientific Research）的研究人员积极应对这一挑战，开展了一项极具价值的研究。他们旨在量化海床粗糙度和管道直径对波浪诱导的水动力的影响，并提出一种定量确定小直径管道上波浪力的方法。
研究人员在科威特科学研究所的玻璃波浪水槽设施中进行了一系列物理模型实验。他们精心准备了不同直径（12.8mm、22.3mm、30.0mm 和 41.0mm）的管道，模拟了光滑、沙质、细石和粗石四种不同粗糙度的海床。通过高精度的力传感器和波探针，测量了管道受到的顺流力和升力，并记录了相关的波浪数据。
为了深入分析数据，研究人员计算了力系数，如顺流力系数（Cx）和升力系数（Cz） ，并将这些系数作为关键数据，用于训练机器学习模型和构建统计模型。在机器学习模型方面，他们测试了 K - 近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、随机森林（Random Forest）和极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting，XGBoost）等算法；在统计模型方面，运用了 Gamma 回归和广义线性模型（Generalized Linear Models，GLM）。
研究结果显示，海床粗糙度对管道受力影响显著。随着海床粗糙度增加，顺流力和升力减小，这是因为粗糙的海床能够有效耗散波浪能量。比如，在光滑海床上，管道受到的最大顺流力可达 8.53N，而在粗石海床上，最大顺流力仅为 4.02N。同时，波浪周期与顺流力呈正相关，较长周期的波浪携带更多能量，对管道产生更大的动力作用。
管道直径也在很大程度上影响着受力情况。一般来说，直径越大，顺流力和升力越大，这是由于更大的表面积会受到更多的波浪作用。不过，在不同海床类型下，管道直径对升力的影响有所不同。在光滑和沙质海床上，升力通常随管道直径增加而增加；但在细石海床上，只有 41.0mm 的管道表现出较高的升力。而管道直径对向下力的影响则不明显。
在预测波浪力的模型对比中，机器学习模型展现出较高的预测准确性。XGBoost 在大多数目标变量上表现最佳，其均方误差（Mean Squared Error，MSE）较低。然而，统计模型，尤其是 Gamma 回归，虽然准确性稍逊一筹，但提供了明确的数学方程和可解释性，能够清晰地展示每个预测变量对目标结果的影响。
这项研究意义重大。它明确了海床粗糙度和管道直径对小直径海底管道水动力的影响规律，为工程师在设计海底管道时提供了关键的参考依据。比如，在选择管道铺设位置时，可以优先考虑自然粗糙的海床区域，以减少波浪诱导的力，增强管道稳定性；在确定管道直径时，也能综合考虑稳定性和输送能力等因素，做出更合理的决策。此外，研究中对比了机器学习和统计模型的优劣，为后续研究在选择预测方法时提供了重要参考。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：一是物理模型实验，在波浪水槽中模拟不同海床粗糙度和管道直径条件，测量管道受力和波浪数据；二是数据分析方法，计算力系数，并通过交叉验证、超参数调整等优化机器学习和统计模型，评估模型性能。
研究结论表明，海床粗糙度能有效降低顺流和升力，工程师可据此优化管道选址；海床类型决定了管道直径对升力的影响程度；机器学习模型（如 XGBoost）在预测水动力方面准确性更高，统计模型（如 Gamma 回归）则在解释力方面表现出色，两者各有优势，研究人员可根据实际需求选择合适的模型。这一研究成果为海底管道的设计和稳定性评估提供了重要的理论支持，也为未来进一步研究复杂海洋环境下的管道力学奠定了基础，有望推动海洋能源输送基础设施的安全发展。
