本文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是该研究的学术报告：
该研究由João Pedro Souza de Oliveira、João Victor Barbosa Alves、João Neuenschwander Escosteguy Carneiro、Ricardo de Andrade Medronho和Luiz Fernando Lopes Rodrigues Silva共同完成，研究团队分别来自巴西里约热内卢联邦大学化学学院和ISDB Flowtech公司。该研究于2022年发表在《Journal of Loss Prevention in the Process Industries》期刊上。
该研究的主要科学领域是计算流体力学（CFD）和机器学习（ML）的结合应用，特别是在大气扩散预测中的应用。CFD在预测气体扩散流动方面具有显著的应用价值，但其高昂的计算成本限制了其在多场景研究中的广泛使用。为了减少CFD模拟的需求，研究人员提出了将CFD与人工神经网络（ANN）相结合的混合方法，旨在通过机器学习技术来减少对CFD模拟的依赖，从而提高计算效率。该研究的目标是展示CFD与ANN结合在代表性大气扩散问题中的初步应用，并通过构建数据驱动模型来实现对气体扩散的插值或外推预测。
研究流程主要包括以下几个步骤：
CFD模拟与数据集构建
研究首先通过CFD模拟生成了一系列气体扩散场景的数据集。这些模拟包括不同风速和泄漏速率条件下的甲烷泄漏场景。CFD模拟使用有限体积法（FVM）求解Navier-Stokes方程，模拟了二维大气扩散问题。研究选择了四个案例进行分析，包括瞬态和稳态条件下的甲烷云扩散和羽流形成。
人工神经网络的构建与训练
研究采用了一种局部处理方法，将ANN与元胞自动机（CA）模型结合。ANN被用作CA模型中的状态转移规则，用于学习局部物理行为的动态变化。研究使用了多层感知器（MLP）架构，并通过Python和TensorFlow库进行神经网络的训练。训练数据集由CFD模拟结果生成，网络输入包括当前时间步的局部状态及其邻居的状态，输出为下一时间步的局部状态。
模型验证与结果分析
研究通过多个案例验证了CFD-ANN混合模型的预测能力。首先，研究验证了模型在一维瞬态对流-扩散方程中的表现，结果显示模型能够准确预测标量场的时间演化。接着，研究分析了二维大气扩散场景中的甲烷云扩散和羽流形成，结果表明模型能够有效捕捉瞬态和稳态条件下的浓度分布。最后，研究还探讨了风速对气体扩散的影响，并通过重新设计ANN的特征和标签选择，成功捕捉了风速和泄漏速率对浓度场的全局影响。
研究的主要结果包括：
一维瞬态对流-扩散方程的预测
模型在一维瞬态对流-扩散方程中的表现非常出色，能够准确预测标量场的时间演化。研究通过插值场景验证了模型的预测能力，结果显示模型能够准确预测不同时间步的标量场分布。
二维甲烷云扩散的预测
在二维大气扩散场景中，模型能够有效捕捉甲烷云的时间演化。研究通过对比CFD模拟结果和ANN预测结果，发现模型能够准确预测甲烷云的浓度分布，特别是在瞬态条件下的表现尤为突出。
二维稳态羽流的预测
模型在二维稳态羽流场景中也表现出色，能够准确预测甲烷羽流的浓度分布。研究通过重新设计ANN的特征和标签选择，成功捕捉了风速和泄漏速率对浓度场的全局影响。
风速对气体扩散的影响
研究还探讨了风速对气体扩散的影响，并通过重新设计ANN的特征和标签选择，成功捕捉了风速和泄漏速率对浓度场的全局影响。结果表明，模型能够有效预测不同风速条件下的气体扩散行为。
该研究表明，CFD与ANN结合的混合方法在气体扩散预测中具有显著的应用潜力。通过构建数据驱动模型，研究成功减少了CFD模拟的计算成本，并提高了预测效率。该方法的局部处理策略为气体扩散问题的建模提供了一种新的思路，特别是在瞬态和稳态条件下的表现尤为突出。未来的研究可以进一步探讨模型在更复杂场景中的应用，并优化网络结构以提高预测精度。
该研究的亮点包括： 1. CFD与ANN的结合：研究首次将CFD与ANN结合应用于气体扩散预测，展示了该方法在减少计算成本和提高预测效率方面的潜力。 2. 局部处理策略：研究采用了一种局部处理方法，将ANN与元胞自动机模型结合，有效捕捉了局部物理行为的动态变化。 3. 多场景验证：研究通过多个案例验证了模型的预测能力，包括一维瞬态对流-扩散方程、二维甲烷云扩散和稳态羽流形成，结果表明模型在不同条件下的表现均非常出色。
研究还探讨了风速对气体扩散的影响，并通过重新设计ANN的特征和标签选择，成功捕捉了风速和泄漏速率对浓度场的全局影响。这一结果为未来研究提供了新的方向，特别是在复杂气象条件下的气体扩散预测中具有重要的应用价值。