【摘 要】
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多孔介质与我们的生活息息相关,在石油、冶金、化工、环保、航空航天等领域有着极为重要的作用。然而其渗流机理研究和阻力预测至今仍是多孔介质传递过程中的热点和难点问题。论文通过理论研究、统计分析、回归分析和机器学习等方法对这一问题进行了较为深入的研究,主要工作和结果如下:（1）基于多孔介质的管球模型和孔喉模型,结合实际多孔介质结构特征,建立了新的多孔介质结构和流动模型——变径管球模型。基于该模型通过流体
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多孔介质与我们的生活息息相关,在石油、冶金、化工、环保、航空航天等领域有着极为重要的作用。然而其渗流机理研究和阻力预测至今仍是多孔介质传递过程中的热点和难点问题。论文通过理论研究、统计分析、回归分析和机器学习等方法对这一问题进行了较为深入的研究,主要工作和结果如下:（1）基于多孔介质的管球模型和孔喉模型,结合实际多孔介质结构特征,建立了新的多孔介质结构和流动模型——变径管球模型。基于该模型通过流体力学理论推导得到变径管球模型公式,经过不同雷诺数范围的实验数据验证了其合理性和可靠度,并得到公式的适用范围。（2）使用试差法对变径管球模型进行修正,根据修正后的模型推导得到的公式可用于孔隙率较大的泡沫金属。利用22组泡沫金属实验数据对修正变径管球公式和Ergun方程进行对比分析,可以看出针对泡沫金属,修正变径管球公式比Ergun方程具有更好的适用性。（3）收集了对多孔介质流动阻力可能产生影响因素的45组实验数据,使用SPSS软件进行不同因素与压降之间的双变量相关性分析,根据皮尔逊相关性系数和显著性判断各因素与压降之间的相关性,获得了对流动阻力有影响的变量及各变量影响的显著程度。再对各个变量与流动阻力进行线性和非线性拟合,找出各变量与压降之间最适合的函数形式,最终得到拟合度达到78.3%的公式。（4）为了提高预测度,使用Python软件中的机器学习算法对45组实验数据进行处理并建立模型预测。对实验数据进行预处理,绘制出相关热力图。使用“lazypredict”拓展库对预处理后的实验数据进行拟合和评估,选取拟合度在90%以上的模型进行学习。绘制学习曲线检查模型是否存在过拟合或者欠拟合的现象。确定“LGBMRegressor”拟合模型为最佳模型,其拟合度为97.1%,并获得模型相关参数。可以看出机器学习模型比传统公式和多元拟合公式都有更好的预测能力,至少可以用于目前涉及的多孔介质参数范围内。至于是否能够外推到其它参数范围还有待进一步的应用。
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