物理增强型自适应多模态融合神经网络在多产品管道污染长度区间预测中的应用

为解决多产品管道运行中污染长度区间预测精度不足的问题，研究人员提出物理增强自适应多模态融合神经网络（PE-AMFNN），通过融合多模态特征与物理机制，显著提升预测准确性。该模型引入自适应特征融合模块和机制耦合损失函数，使预测结果符合科学原理，工程实用性突出。实验显示其均方根相对误差降低31%-36%，为污染切割计划制定提供可靠工具。

　　

在能源运输领域，多产品管道因其高效安全的特性成为精炼油输送的主要方式。然而，不同油品在管道中连续输送时，相邻批次间不可避免地形成混合污染段，导致产品质量下降甚至引发经济损失和安全事故。传统方法依赖经验公式或计算流体动力学（CFD）数值模拟，前者忽略热力学因素导致精度不足，后者计算成本高昂——例如100公里管道的污染迁移模拟需耗时数天。更棘手的是，炼油厂油品质量波动使污染长度呈现剧烈波动特征，仅预测单一值难以指导实际切割操作，亟需开发能预测波动区间的智能工具。

中国石油大学（北京）的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出物理增强自适应多模态融合神经网络（PE-AMFNN）。该模型从SCADA系统获取运行数据，通过多模态自适应特征融合模块构建量化特征重要性的综合特征空间；设计机制耦合定制神经网络，将Austin公式等科学原理嵌入前向/反向传播；建立含区间差异与相关性约束的物理嵌入损失函数，迫使模型输出符合污染迁移机制。关键技术包括：基于监督控制与数据采集（SCADA）系统的多源数据整合、多变量耦合机制的特征重要性量化、机制引导的梯度下降优化，以及真实管道案例验证。

问题阐述
研究揭示污染段形成本质为对流扩散主导的复杂物理过程，其长度区间上下限存在质量传递关联。通过分析混合油浓度（MOC）1%-99%的工程标准，将专家经验量化为区间边界，构建预测目标。

结果与讨论
真实管道案例验证显示，PE-AMFNN在污染长度上下限预测的均方根相对误差（RMSRE）较现有技术降低31%和36%。敏感性分析证实多模态特征融合与物理约束分别贡献12.7%和18.3%的性能提升，其中摩擦系数与雷诺数（Re）的耦合表征尤为关键。

结论
该研究首次实现污染长度波动区间的精准预测，创新点包括：自适应量化管道属性与水力参数的多模态影响；通过机制耦合损失函数嵌入Austin公式的显式知识；构建区间相关性约束提升工程适用性。这不仅减少约15%的污染处理能耗，更为智能管道运维提供可解释的决策支持。未来工作将扩展至多相流管道场景，进一步探索热力学参数的跨模态关联机制。