泥浆输送临界流速预测的非线性回归方程：与先进机器学习方法及经典经验公式的比较研究

本文提出了一种基于非线性回归的泥浆输送临界流速预测新方程，通过实验数据验证其预测性能（R2=0.91，AAPE=12.87%，RMSE=0.277），并系统对比了经典经验公式与机器学习方法（GEP/RF/MRA等）。研究表明，该方程在保持物理可解释性的同时，预测精度优于传统方法，部分指标甚至超越数据驱动的AI模型，为工程设计与实时控制提供了更可靠的数学工具。

　　

Highlight

实验结果表明，先进非线性回归与机器学习技术的结合显著提升了泥浆输送临界流速的预测精度。我们提出的非线性回归模型实现了R²=0.91，且误差指标（如AAPE和RMSE）低于经典经验公式。这证明通过捕捉物理过程的固有非线性特征，模型能更准确地解析临界流速（V_c）的变异规律。

Discussion

与传统经验公式相比，新模型在复杂工况下表现出更强的适应性。例如，当颗粒尺寸或管道直径超出传统公式的校准范围时，机器学习方法（如ANFIS和GEP）虽在训练集表现优异，但泛化能力受限；而我们的回归方程通过引入维度分析参数（如颗粒雷诺数Re_p），在保持简洁性的同时提高了外推可靠性。

Conclusion

本研究通过融合非线性回归与数据驱动方法，为泥浆输送系统的临界流速预测提供了更优解。模型兼具物理可解释性与计算效率，尤其适用于实时控制与管道设计优化，未来可进一步结合多尺度模拟（CFD）提升复杂混合物的预测精度。