基于U-Net的替代模型，用于快速预测港口波场，该模型通过对SWAN模拟数据进行训练得到

《Journal of Marine Science and Engineering》：A U-Net Based Surrogate Model for Rapid Prediction of Harbor Wave Fields Trained on SWAN Simulations

　　

摘要

光谱波浪模型（如SWAN）能够提供可靠的港口波浪场数据，但在初步设计阶段需要多次运行，且计算成本较高。本研究开发了一种基于U-Net的代用模型，该模型利用领域知识来快速近似SWAN模拟得到的二维波浪场。该模型以水深、入射波高、入射波向以及表示结构几何形状的符号距离场（SDF）作为输入参数，并结合了一种动态分辨率预处理方法来保持地形纵横比；同时采用了一种基于阴影加权的损失函数来突出防波堤后的避风区域。通过在240个SWAN场景数据进行训练（这些场景包含8种理想化几何结构、5种入射波向和6种波高，共计约1570万个网格点），该模型在未经训练但处于有效范围内的波高条件下，将SWAN预测的波高再现系数（R² = 0.8807）和平均绝对误差（0.07米）达到预期效果；在防波堤后的重点区域（ROI），其再现精度也很高（R² = 0.85）。在实际应用中，该模型被用于索乔港的海况模拟，其与SWAN数据进行了对比。结果显示，在近岸到港口的波浪高度分布上，模型与SWAN结果高度吻合（相关性R ≈ 0.94–0.95），但在最内侧的平静水域区域，模型对波浪高度的估计略高。因此，该模型非常适合用于港口设计的快速波浪场分析。