基于CFD（计算流体动力学）的替代模型构建与空气间隙膜蒸馏作用分析，在高盐度盐水处理中的应用

《Desalination》：CFD-guided surrogate modeling and interaction analysis of air-gap membrane distillation for high-salinity brine treatment

　　

哈桑·K·阿卜杜勒拉希姆（Hassan K. Abdulrahim）| 曼苏尔·艾哈迈德（Mansour Ahmed）| 雷扎·沙胡尼（Reza Shahouni）| 穆斯林·阿布罗法拉克（Moslem Abrofarakh）

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  开发了一种新型的混合CFD-ANN框架，能够高精度（均方误差MSE = 0.00017）地预测和优化AGMD水汽通量。
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  将2D CFD模型与实验数据进行验证，结果显示两者具有极佳的一致性（平均误差< 5%）。
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  确定进料口温度为关键参数：当温度从50°C升至80°C时，水汽通量增加了400–500%。
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  当气隙厚度从1毫米增加到5毫米时，水汽通量减少了60–70%，这一效应最为显著。
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  通过训练人工神经网络（ANN），实现了快速、全面的参数分析，为可扩展的零液体排放海水处理策略提供了支持。