基于机理-数据混合驱动模型的管道弯头冲蚀评估方法

本发明涉及一种基于机理‑数据混合驱动模型的管道弯头冲蚀评估方法。S01、采集冲蚀样本并划分训练数据集，通过GAN网络模型扩充训练数据集；S02、采用Oka冲蚀模型作为机理模型，获取重构特征，将重构特征和原始特征进行整合，获取整合特征；将整合特征输入已搭建的数据驱动模型中，构建获得混合驱动模型；S03、采用群智能算法优化混合驱动模型的超参数，提升混合驱动模型的预测精度；S04、使用SHAP算法对混合驱动模型的预测结果进行全局和局部解释；使用解释后的混合驱动模型对管道弯头冲蚀程度进行评估。该方法借助机理‑数据混合驱动模型，不仅可以快速高效评估页岩气集输管道弯头冲蚀程度，还提供了良好的模型精确性和解释性，便于人工联合理解。