CFD与ANN在生物制氢反应器优化中的创新应用：前沿趋势与工业规模挑战的解决之道

为解决生物制氢在工业规模生产中的经济性和可靠性问题（如反应器非可行性和高成本），研究人员开展了CFD（计算流体动力学）和ANN（人工神经网络）在生物反应器建模与预测中的主题研究。结果表明，通过应用移动参考框架和k-Epsilon湍流模型等方法，显著提高了氢气(H2)产量预测精度，减少不确定性至20%以下，意义在于为反应器规模化设计提供低成本高效替代方案，推动清洁能源技术发展。

　　在当今全球能源格局中，化石燃料的枯竭和环境污染已成为迫在眉睫的危机。随着工业革命和人口激增，世界一次能源消耗在过去十年飙升18%，而CO₂排放量同期增长11%，将可再生能源推向了拯救环境与能源短缺的唯一出路。其中，氢气(H₂)以其142 kJ/kg的超高能量密度和零碳排放特性（燃烧仅产生水和热），被誉为替代化石燃料的清洁“绿金”。然而，生物制氢技术虽通过暗发酵等生物途径利用有机废弃物（如作物残余和食品垃圾）生产H₂，却在工业规模遭遇了致命瓶颈：反应器设计不经济、不可靠，实验优化成本高昂且结果不可靠。传统方法依赖半经验式设计，常忽略流体动力学不均一性，导致反应器效率低下，规模化进程受阻。

为了突破这一困境，来自Ton Duc Thang University（越南）的研究团队联合国际学者，包括Thi Ngoc Bao Dung、Chyi-How Lay等，在《International Journal of Hydrogen Energy》上发表了一篇开创性综述，系统探讨了计算流体动力学(CFD)和人工神经网络(ANN)在生物制氢反应器中的应用。这项研究首次整合了CFD与ANN技术，聚焦连续搅拌反应器(CSTR)和扩展颗粒污泥床反应器(EGSBR)等核心系统，揭示了数值方法如何预测和优化H₂产量，减少对昂贵实验的依赖。研究结论强调，CFD模拟能精准捕捉反应器内流体行为，而ANN预测模型可降低不确定性，为工业级生物制氢厂提供可行性蓝图，加速可再生能源转型。

在方法论上，作者采用了多学科交叉的关键技术。首先，基于计算流体动力学(CFD)框架，利用商业软件如ANSYS-Fluent进行单相和多相流模拟，应用Navier-Stokes方程和k-Epsilon湍流模型处理流体动力学问题，重点考察了搅拌功率、雷诺数和速度场等参数对反应器均一性的影响。其次，引入人工神经网络(ANN)构建预测模型，通过机器学习算法分析生物反应数据（如有机负荷和氢产率），克服了传统方法的复杂性。样本来源包括文献中的中试和工业规模反应器数据，如CSTR和EGSBR系统，确保了模型泛化能力。整个技术流程强调多物理场耦合，仅需250字概括：CFD仿真结合了移动参考框架处理搅拌效应，量化死区(dead zones)和混合效率；ANN则通过训练数据集（源自实验文献）预测H₂产量，优化了边界条件选择，使模拟不确定性降至20%以下，显著高于实验方法的经济性。

研究结果部分以原文小标题为框架，归纳如下：

• Methodology of CFD and its application：CFD作为核心工具，通过ANSYS等软件处理单/多相流问题，应用Navier-Stokes方程模拟反应器内流体行为，证明其能替代高成本实验，预测搅拌引起的流体不均一性。
• **Impact of CFD on traditional bioenergy ind