【摘 要】
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针对滴流床床层多相流动复杂、机理建模困难的问题,提出了一种基于随机森林回归(RFR)的滴流床床层液体分布模型。运用灰狼优化(GWO)算法对RFR的决策树棵数ntree和随机特征选
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0604603),山西省重点研发计划项目(201903D121027)。
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针对滴流床床层多相流动复杂、机理建模困难的问题,提出了一种基于随机森林回归(RFR)的滴流床床层液体分布模型。运用灰狼优化(GWO)算法对RFR的决策树棵数ntree和随机特征选取个数mtry进行优选,以提高预测可靠性。此外,采用RFR对影响床层液体分布的特征参数进行了重要性排序,并利用该代理模型优化了滴流床的操作参数。结果表明:气液表观速度在床层液体分布中占主导作用;优化后的模型预测精度高,泛化能力强,可以为滴流床床层液体分布建模和优化提供有效地指导。
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