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机器学习算法赋能多相热工水力参数快速预测的深度剖析与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
多相流是指在同一流动体系中同时存在两种或两种以上不同相态（如气、液、固）的流体运动，广泛存在于能源、化工、航空航天等众多领域。在能源领域，无论是传统化石能源的开采与利用，还是核能、太阳能、地热能等新能源的开发，多相热工水力参数的准确预测都起着举足轻重的作用。
在石油开采过程中，油、气、水多相流在油井和输油管道中的流动特性直接影响着开采效率和原油产量。了解多相流的流动形态、相分布以及压力、温度等参数的变化规律，有助于优化开采工艺，降低开采成本。例如，通过准确预测油井中多相流的压力分布，可以合理选择抽油设备
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