用于沿海核电站进水口的锥形防污网的流体动力学特性研究及高效预测：实验、仿真与机器学习的集成应用

《Ocean Engineering》：Hydrodynamic characterization and efficient prediction of tapered trash-blocking nets for coastal nuclear intakes: Integration of experiment, simulation, and machine learning

垃圾阻挡网水动力特性研究中，通过流槽实验、有限元模拟和机器学习模型分析锥形网在流速、水位、单元数量及固体率变化下的总阻力、变形及结构张力规律，发现阻力随流速、网宽和固体率增加而增大，随水位升高而减小。随机森林模型预测精度达R2＞0.90，显著提升设计效率。

　　本文围绕核电厂海水取水口处的锥形防漂浮物网（tapered trash-blocking nets）的水动力特性展开研究，旨在通过整合实验、仿真和机器学习方法，为该类结构的优化设计与高效运行提供科学依据。研究背景指出，沿海核电厂依赖于持续且大量地引入海水以维持冷却系统，从而保障反应堆的安全与运行效率。然而，海洋环境的复杂性带来了诸多挑战，如漂浮垃圾和海洋生物（如鱼、水母、藻类）的侵入，尤其是在季节性生物爆发或极端天气事件期间。为应对这些风险，防漂浮物网被广泛用于取水口上游，以拦截漂浮物和生物。目前，防漂浮物网主要分为平面网和锥形网两种形式，其中锥形网因其三维结构，能够更有效地拦截漂浮物和活性生物，但其水动力响应和结构特性也更为复杂。

研究指出，传统的水动力分析方法，如有限元分析（FEA）和计算流体动力学（CFD），虽然在评估防漂浮物网的水动力负载方面取得了显著成果，但这些方法往往计算成本高、效率低，尤其是在处理多环境变量和结构配置的情况下。此外，有限元模型在模拟部分淹没条件下的柔性网结构时，可能在气水界面附近出现收敛不稳定，进一步增加了计算时间。因此，对于大规模参数研究或实时评估而言，这些方法并不理想。随着计算机技术的进步和数据驱动方法的兴起，机器学习（ML）算法逐渐在海洋工程领域受到关注，因其在非线性建模和快速预测方面的强大能力，已经在波浪预测、海洋结构水动力负载估算以及柔性海上构件力预测等多个领域展现出应用潜力。

本文提出了一种整合框架，结合有限元分析与机器学习技术，以实现对锥形防漂浮物网水动力负载的高效、准确预测。研究首先通过水槽实验，探讨了模型尺度锥形网在不同流速下的水动力行为，从中提取了经验水动力系数。随后，基于相同的几何参数，构建了一个经过验证的有限元模型，并通过实验结果对模型进行了校准，以确保其准确性。在此基础上，研究进一步开展了全面的参数研究，考察了流速、水位、网单元数量和网密度比等因素对全尺寸锥形网水动力响应的影响。为了高效探索高维输入空间，研究采用拉丁超立方采样（LHS）方法，选取了100个代表性场景，并通过有限元仿真获取了总阻力、主绳张力等水动力响应数据。这些数据被用于训练机器学习模型，以实现对不同环境和结构配置下锥形网负载的快速预测。

研究结果表明，总阻力、变形以及主绳、加强绳和绳索的张力均随流速、网宽度和网密度比的增加而上升，同时随着水位的降低而增加。机器学习模型展现出卓越的预测性能，其决定系数（R2）超过0.90，均方根误差（RMSE）小于0.13，显著优于传统仿真方法。此外，基于SHAP（Shapley Additive Explanations）的特征分析进一步揭示了流速是影响所有结构响应的最关键因素，其次是网单元数量和网密度比。这一发现对于优化锥形网的设计具有重要意义，因为它表明在设计过程中应优先考虑流速的影响，以确保网结构在高流速条件下的稳定性和可靠性。

研究还指出，锥形网的复杂几何结构导致其水动力行为和结构响应与平面网存在显著差异。目前，尽管已有部分研究开始关注锥形网的特性，但大多数研究仍局限于简化实验室条件，缺乏对实际工程场景中锥形网水动力响应的全面理解。因此，本文通过整合实验、仿真和机器学习方法，填补了这一研究空白，为锥形网的工程应用提供了新的视角。研究结果不仅有助于提高核电厂取水口系统的运行安全性和工程可靠性，还为实时结构监测和基于风险的决策提供了支持。

在实际应用中，锥形网的水动力负载可能受到多种因素的共同影响，例如流速、水位、网密度比和网单元数量等。这些因素的变化可能导致网结构在不同环境条件下的表现差异显著，进而影响其拦截效果和安全性。例如，在流速较高的情况下，锥形网可能承受更大的阻力和张力，这不仅增加了网的结构负荷，还可能导致其变形或损坏。因此，准确预测这些水动力响应对于优化网的设计和运行至关重要。此外，生物附着（biofouling）也是锥形网面临的一个重要挑战，其可能导致网的阻力增加，张力分布不均，甚至影响整个取水系统的正常运行。因此，研究中还考虑了生物附着的影响，通过引入生物附着比（生物附着长度/网布长度）作为关键变量，模拟了实际的生物附着条件。

本文的研究方法为锥形网的水动力特性分析提供了一种新的思路。首先，通过水槽实验获取了基础数据，为后续的仿真和机器学习建模提供了依据。水槽实验能够模拟真实海洋环境中的流体运动，从而获得更贴近实际的水动力响应数据。其次，有限元仿真为研究提供了精确的数值解，能够模拟复杂的流体-结构相互作用。然而，有限元仿真在处理多变量和大规模参数研究时存在计算效率低的问题，因此，研究引入了机器学习方法，以提高预测速度和准确性。通过训练机器学习模型，研究能够在短时间内预测不同环境和结构配置下的水动力负载，从而支持快速的设计迭代和实时的结构监测。

机器学习模型的应用不仅限于预测水动力负载，还能够揭示影响网结构响应的关键因素。例如，基于SHAP的特征分析可以识别出哪些参数对总阻力、张力和变形具有最大的影响，从而为优化设计提供指导。此外，机器学习模型还可以用于识别异常行为或潜在风险，例如在某些特定条件下网结构可能表现出非线性响应，或者某些参数的组合可能导致网的性能下降。这些信息对于工程设计和运行管理具有重要价值，可以帮助工程师在设计阶段就考虑各种可能的环境条件，并在运行过程中及时调整网的配置以应对变化的海洋环境。

研究中提到的拉丁超立方采样（LHS）方法是一种有效的参数采样技术，能够在有限的实验或仿真次数下，覆盖广泛的输入空间。这种方法能够确保样本在各个参数范围内均匀分布，从而提高模型的泛化能力和预测准确性。通过LHS方法选取的100个代表性场景，涵盖了不同的流速、水位、网单元数量和网密度比，为机器学习模型的训练提供了丰富的数据支持。此外，研究还强调了数据质量的重要性，指出高保真度的仿真或实验数据是训练可靠机器学习模型的基础。

本文的研究成果具有重要的实际应用价值。首先，它为核电厂取水口系统的防漂浮物网设计和运行提供了科学依据，有助于提高网的拦截效率和结构安全性。其次，研究提出的FEA-ML混合方法可以推广到其他类型的防漂浮物网或海洋结构的水动力分析中，为相关工程领域提供新的工具和思路。此外，研究还强调了生物附着对网性能的影响，提醒工程界在设计和维护过程中应充分考虑生物附着问题，以避免因生物附着导致的网失效或系统停运。

在海洋工程领域，随着环境变化和工程需求的多样化，对防漂浮物网等海洋结构的性能评估和优化设计提出了更高的要求。本文的研究方法不仅能够提高预测效率，还能够揭示复杂的水动力响应机制，为未来的研究和应用提供了坚实的基础。同时，研究也指出了当前研究中存在的不足，例如对全尺寸锥形网水动力响应的实验数据仍然有限，以及生物附着对网性能影响的深入研究仍需加强。这些问题为后续研究提供了方向，也表明了该领域的广阔前景和持续发展的必要性。

综上所述，本文通过整合实验、仿真和机器学习方法，系统地分析了锥形防漂浮物网在不同环境条件下的水动力响应，揭示了影响网结构性能的关键因素，并提出了高效的预测模型。研究结果不仅有助于提高核电厂取水口系统的运行安全性和工程可靠性，还为海洋工程中其他柔性结构的水动力分析提供了借鉴。随着技术的不断进步，未来的研究可以进一步拓展机器学习的应用范围，结合更多类型的实验数据和仿真结果，以实现更全面、更精确的水动力预测和结构优化。同时，生物附着问题的研究也需要得到更多关注，以确保防漂浮物网在长期运行中的稳定性和有效性。