基于Sine-PSO-RF-SHAP集成模型的管道气液两相流型智能识别与可解释性分析

针对气液两相流型识别中模型泛化能力不足、可解释性差的问题，研究人员提出融合Sine混沌映射、粒子群优化(PSO)、随机森林(RF)和SHAP可解释性分析的集成模型。该模型通过多尺度特征分析和混沌增强优化策略，在测试集上实现94.4%的识别准确率，单次推理时间低至35.81 ms，显著优于传统方法。SHAP分析定量揭示了表面气体速度(Surface Gas Velocity)和管道倾角(Inclination Angle)等特征对流型转变的主导影响，为工业决策提供可解释支持。

　　

在石油天然气开采、化工生产等工业领域，管道中的气液两相流动现象极为常见，其流型特征直接关系到生产安全与能效优化。传统流型识别方法依赖经验公式或特定实验数据，面临泛化能力差、可解释性弱的双重困境。例如，Emil Rahim等学者发现传统模型在不同管道几何条件下准确率骤降，而Shaban和Tavoularis的研究则表明压差信号法对测量位置高度敏感。尽管深度学习技术如CNN-LSTM（Weiliang Qiao等，2024）和BI-LSTM（Huimin Ma等，2024）展现出强大潜力，但其"黑箱"特性阻碍了工业信任。

为解决这一难题，兵团科技计划项目和高校人才计划支持的研究团队开发了Sine-PSO-RF-SHAP混合智能框架。该研究通过Spearman相关系数、MIC（最大信息系数）和XGBoost特征重要性三重验证，发现表面气体速度(V_sg)和管道倾角(θ)是流型转变的核心驱动因子。创新性地采用两阶段Sine混沌映射增强粒子群优化(PSO)的全局搜索能力，将随机森林(RF)的准确率提升至94.4%，推理速度较深度学习模型提高3倍。SHAP分析首次量化了V_sg对环状流形成的正向贡献度达0.68，而θ>15°时对段塞流的触发概率增加42%。

关键技术包括：1）整合Pereyra等（2012）的包含U型、Z型和垂直管道的多工况实验数据集；2）采用Sine混沌映射改进PSO参数优化；3）基于SHAP值构建特征影响力排序体系；4）通过Kolmogorov-Smirnov检验验证混沌序列的随机性。

多尺度特征评估系统揭示V_sg与液相速度(V_sl)的交互作用呈非线性增强效应，当V_sg>12 m/s时流型转变敏感性提升300%。混沌映射随机性检验显示改进后的Sine-PSO算法在C₁=C₂=1.7时获得最优收敛性。模型性能对比表明该框架在U型管数据上的F1-score达0.932，显著优于SOM（0.812）和Extra Trees（0.885）。泛化验证证实模型在未训练的50°倾角管道中仍保持89.7%准确率。

研究结论指出，该框架首次实现流型识别的效率与可解释性统一：1）混沌优化使RF超参数搜索效率提升60%；2）SHAP分析发现θ=30°是流型突变临界点；3）工业部署测试显示模型可实时预警段塞流风险。正如讨论部分强调，该技术为《Ocean Engineering》领域提供了可解释AI的范式转移，其方法论可扩展至油气混输、核反应堆冷却等场景。未来工作将探索三维管道网络中的流型时空预测，并集成数字孪生技术实现闭环优化。