基于智能深度神经网络的非牛顿纳米流体电渗输运建模及其在氢能技术中的应用

本文创新性地结合人工神经网络(ANN)与同伦摄动法(HPM)，研究Sisko纳米流体在蠕动通道中的电渗输运特性。通过引入修正达西定律(Darcy's law)和德拜-休克尔(Debye-Hückel)变换，建立包含霍尔效应、微生物运动及粘性耗散的多物理场耦合模型。采用TensorFlow 2.17.0构建的ANN模型（含64神经元隐藏层）成功预测速度/温度/浓度/生物对流剖面，MSE和R2验证其优越性，为氢能存储装置的热管理优化提供新思路。

　　

Highlight

本研究首次将修正达西定律与ANN分析相结合，探究含微生物的Sisko纳米流体在电渗驱动蠕动通道中的不可逆性。通过德拜-休克尔变换和润滑近似，将非线性偏微分方程转化为无量纲形式，并采用同伦摄动法(HPM)获得速度、温度、浓度及生物对流的解析解。基于TensorFlow框架构建的ANN模型（输入层-双64神经元隐藏层-输出层，ReLU激活函数）展现出优异预测性能，误差直方图和相对误差分析证实其在复杂流体系统建模中的可靠性。

The Sisko fluid model

Sisko流体作为非牛顿流体的典型代表，其粘度μ(γ?)随剪切率变化呈现剪切稀化或稠化特性。该模型巧妙融合牛顿流体与幂律流体特征，能精准描述聚合物溶液、生物流体等复杂流变行为。

Homotopy perturbation method

同伦摄动法(HPM)通过构造连续变形映射，将强非线性耦合方程组(54)-(60)分解为线性子问题序列。借助MATLAB的dsolve工具逐级求解，获得满足边界条件(61)的级数解，为ANN训练提供高精度数据集。

Results and discussion

参数分析表明：

1. Sisko参数α增大导致速度剖面扁平化

2. 达西数Da^-1促进微生物聚集

3. 布朗运动参数Nb与热泳参数Nt对温度梯度呈竞争性影响

4. 霍尔电流显著改变电渗流(U_hs)分布

   ANN预测结果与解析解高度吻合(R²>0.98)，特别在生物对流峰值的捕捉上展现超强泛化能力。

Conclusions

本研究成功实现：

1. 建立融合电渗-蠕动-微生物的多场耦合理论框架

2. 开发基于Adam优化器的ANN预测模型

3. 揭示Bejan数在降低系统不可逆性中的调控作用

   该成果为燃料电池反应器设计提供重要热力学优化依据，推动清洁能源技术发展。