CFD与ANFIS结合预测气泡列流体动力学

"将计算流体动力学（CFD）与自适应神经模糊系统（ANFIS）相结合，用于预测气泡柱流体力学" 本文探讨的是一个创新的技术应用，即结合计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）与自适应神经模糊系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS），来预测气泡柱反应器（Bubble Column Reactor）中的流体力学特性。这种结合使用的方法旨在提供一种新的视角，以更精确地理解和模拟多相流动现象。 CFD是一种数值方法，用于解决流体运动方程，通过计算机模拟来预测流体流动、传热和化学反应等过程。在化工、石油、能源以及航空航天等多个领域中，CFD被广泛应用于设计和优化设备性能。然而，对于复杂的多相流动，如气泡柱反应器内的流动，传统的CFD模型可能难以捕捉到所有细节和非线性行为。 气泡柱反应器是化工过程中常见的多相反应器，其中气体以气泡形式在液体中上升，促进了气液两相之间的物质和能量交换。其内部的流体力学特性，如气泡大小分布、气液混合效率、湍流程度等，对反应器的性能至关重要。预测这些特性有助于优化反应条件，提高化学反应速率和选择性。 ANFIS是模糊逻辑理论与神经网络技术的结合，它能够通过学习和适应来处理不确定性数据，从而在复杂系统的建模和预测中表现出色。在本研究中，ANFIS被用来改进CFD模型的预测能力，尤其是在处理非线性和不确定性的多相流问题时。 文章经过了多次修改和审阅，最终于2015年1月被接受，并在线发布。研究关键词包括ANFIS、数值方法、多相流动、气泡柱反应器和软计算。软计算是指一组包容性强、能处理不确定性和模糊性的计算方法，包括模糊逻辑、神经网络和遗传算法等，它们在解决复杂问题时具有很高的灵活性和适应性。 通过将CFD的精确计算与ANFIS的适应性建模能力结合，该研究旨在开发出一种更强大、更准确的工具，用于预测气泡柱反应器中的流体行为。这不仅可以提升反应器设计的精度，还可以促进对多相流理论的理解，进而推动相关领域的科技进步。