基于人工神经网络的混合纳米流体化学活性流优化：热辐射与生热效应在生物纳米医学中的应用

研究人员针对动脉狭窄中血流动力学与热传导效率问题，采用人工神经网络(ANN)优化含金/氧化铁纳米颗粒的血液混合纳米流体(HNF)模型。通过Hamilton-Crosser修正模型和智能贝叶斯正则化(IBRS)算法，揭示了纳米颗粒体积分数(Φ)对血流速度(F′)和温度场(θ)的调控规律，证实MHD(磁流体力学)参数提升可使热传递效率增加42%。该研究为心血管疾病靶向给药和热疗设备设计提供了创新计算框架。

　　

在当代心血管疾病治疗领域，动脉狭窄引发的血流异常是导致心肌梗死和中风的关键因素。随着纳米技术的发展，混合纳米流体(Hybrid Nanofluid, HNF)因其卓越的热传导性能，在靶向给药和热疗应用中展现出巨大潜力。然而，传统数值模拟方法难以快速预测复杂生理环境下的纳米流体行为，特别是在同时存在热辐射(Rd)、化学活性反应(Rc)和磁场效应(M)的多物理场耦合条件下。

针对这一挑战，国外研究团队在《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》发表创新研究。该团队构建了包含金(Au)和氧化铁(Fe₃O₄)纳米颗粒的血液基HNF模型，通过人工神经网络(ANN)与智能贝叶斯正则化(IBRS)算法的融合，实现了对狭窄动脉中复杂流动的实时预测。研究采用MATLAB的bvp4c求解器处理偏微分方程(PDE)转换的常微分方程(ODE)，并建立包含1.2万组数据的训练集，通过均方误差(MSE)优化网络参数。

数学建模
基于修正的Hamilton-Crosser模型，研究团队推导出包含热源项(Q_T)和辐射项(Rd)的无量纲控制方程。动脉几何采用余弦函数描述，狭窄高度(α)与参考半径(R₀)比为0.3时，速度场梯度变化最显著。

人工神经网络架构
设计的ANN-IBRS系统包含3个隐藏层，采用Levenberg-Marquardt算法优化权重。当训练周期(epoch)达到613次时，测试集的MSE降至1×10^-8，误差直方图显示92%数据点的绝对误差小于0.005。

关键发现

1. 纳米颗粒效应：当Φ从1%增至5%时，近壁面速度(F′)降低23%，但温度分布(θ)提升37%，这是由于纳米颗粒增强了热传导系数(k_hnf)。
2. 磁场调控：M=2时洛伦兹力使回流区长度缩短41%，同时努塞尔数(Nu)提升28%，证实磁场可同步改善热疗精度。
3. 化学活性影响：反应速率参数Rc=1.5时，浓度边界层厚度缩减39%，Sherwood数(Sh)下降22%，这对控制药物释放速率具有指导意义。

临床价值
该研究建立的ANN-IBRS预测模型，将传统数值模拟的计算时间从小时级缩短至分钟级。通过优化纳米颗粒组合(金提升导电性，氧化铁增强磁响应)，使靶向给药系统的热传导效率较传统方法提高65%。研究特别发现，当辐射参数Rd=0.8与热源参数Q_T=0.6协同作用时，肿瘤局部热疗温度可精准控制在42±0.5℃的治疗窗口。

这项突破性工作不仅为心血管-肿瘤联合治疗提供了新型计算工具，其建立的智能优化框架还可推广至其他生物流体系统。研究者特别指出，未来通过集成实时医学影像数据，该模型有望实现个性化治疗方案的动态优化，这对推进精准医疗具有重要意义。