基于机器学习的棒通道冷却液滴行为分析方法及设备

本发明提供一种基于机器学习的棒通道冷却液滴行为分析方法，包括以下步骤：采集核反应堆燃料棒通道冷却液滴运动过程的图像数据，以及通道内的温度、压力、液滴流速分布和液滴浓度；使用基于机器学习训练好的模型分析冷却液滴行为，包括冷却液滴的行为分类、短期行为预测与趋势分析；构建的模型架构为融合卷积神经网络、循环神经网络和图神经网络的混合模型。本发明能够对冷却液滴的流动状态、相互作用和相变行为进行详细分类和准确预测，并提供每个分类结果的概率值，为运维人员提供更全面、准确的决策依据。