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本研究由上海电力大学能源与机械工程学院彭程副教授团队与中国核动力研究设计院反应堆系统设计技术重点实验室合作完成，相关成果已发表在 Nature 旗下工程类子刊。这项研究是NUMAP 在核反应堆热工水力建模仿真与智能化诊断领域的具体实践。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s44172-026-00690-9

在核反应堆及其热工水力系统中，并行通道是最常见的基本结构形式之一：通过多通道分流可以降低流速、减小流动阻力，并提升系统的冗余度与运行可靠性。但这一构型也天然带来了各支路之间的异质性，在特定运行条件下会诱发流量分配不均和流动不稳定性，直接威胁设备结构与运行安全。

其中最具代表性的是密度波振荡（Density Wave Oscillation, DWO）：一种依靠两相流密度波反馈机制维持的自持周期性压力-流量振荡。它本质上是系统在参数敏感区间表现出的强非线性动力学行为，经典线性稳定性理论难以完整解释，而基于物理模型的传统预测方法在高维、非线性、时变工况下又面临计算复杂、适应性不足的困难。如何快速、准确地在复杂参数空间中识别与诊断这类危险流动状态，是核能安全领域的现实挑战。

本文工作基于NUMAP系统仿真平台，建立了开式与闭式两类并行通道系统的数值模型，将傅里叶变换与自相关分析相结合实现流型自动识别，进而引入遗传算法（GA）对K近邻（KNN）分类器进行超参数优化，构建了"数值仿真—信号识别—智能诊断"一体化的分析框架，实现了对稳定流动、不规则振荡与DWO三类流动状态的高精度预测。

一、基于NUMAP的并行通道系统建模

1.研究对象：开式与闭式并行通道系统

研究涵盖了两种典型构型。开式并行通道系统由三条并联支路组成，入口给定质量流量边界、出口给定压力边界，用于模拟工程上常见的强制流动分配场景；闭式系统则将进出口连接成闭合回路，依靠加热段与冷却段之间的流体密度差形成浮升力，驱动工质自然循环，同时设置换热器排出热量、以汽水分离装置控制系统压力，用于模拟事故条件下的非能动排热过程。加热元件采用延迟启动策略，以复现实际设备的启停瞬态。

图1 开式（a）与闭式（b）并行通道系统几何模型

2.NUMAP平台：从控制方程到工程可信的仿真引擎

并行通道流动不稳定性涉及汽液两相流动、相变传热与通道间耦合等复杂物理过程。本研究选用NUMAP作为系统级热工水力建模与仿真平台：它基于控制体积方法，严格遵循双流体六方程框架，即液相与气相各自的连续性方程、动量方程与能量方程，完整刻画相间质量、动量与能量交换，适合开展大规模参数扫描与瞬态过程分析。

在数值方法上，管系沿轴向划分为离散控制体，加热管采用与既有验证研究一致的离散方案；时间推进采用自适应步长策略，在加热启动、振荡触发等剧烈瞬态时自动缩小步长，保证数值稳定性。模型可信度方面，本文的数值配置与已发表的高温高压汽水两相流动不稳定性实验基准进行了对照，非均匀加热工况下的最大相对偏差约16%，多通道系统的不稳定边界预测与参考结果保持在±5%以内，为后续大规模参数研究提供了可靠基础。

3.NUMAP在研究中的三重角色

在这项研究中，NUMAP发挥的作用远不止"算出曲线"：

其一是物理数据源。开式系统在整个热流密度参数空间内开展了数千组工况的系统扫描，闭式系统则在遗传算法引导下对敏感区域加密采样，形成了覆盖稳定流动、不规则振荡与DWO的完整标注数据集——这是机器学习模型训练与盲测评估的根基。

其二是标准化封装与自动化协同。NUMAP建立的模型按 FMI 标准导出为功能样例单元（FMU），在 Python 环境中通过 PyFMI 实现参数下发、批量运行与数据同步，配合多进程并行调度，将数千次仿真组织为一条可复现的自动化流水线。

其三是机理解释支撑。NUMAP 输出的流量、压力、空泡率等时序数据不仅用于分类标注，也为解释失稳机理（如热负荷空间分配对流动稳定性的影响）提供了物理依据。

图2 基于NUMAP的数值仿真与机器学习耦合分析框架

二、流型识别与 GA-KNN 智能诊断方法

1.信号识别：傅里叶变换与自相关函数互补

流型识别是智能诊断的前提。本研究采用非参数化信号处理方法：傅里叶变换将时域流量信号转换到频域，识别主导振荡频率；自相关函数则从时域角度评估信号在不同时间滞后下的自相似性，揭示周期结构。二者互补交叉验证，有效弥补了单一方法在瞬态谱峰或长周期振荡上的不足，将各工况自动判定为稳定流动、不规则振荡或DWO三类，总体识别准确率达99.19%，且对DWO工况无一漏检。

2.GA-KNN：让分类器"自己选"超参数

KNN通过样本间距离进行分类，无需复杂的参数估计，对非线性数据与小样本场景适应性好；但标准KNN面临特征冗余与超参数敏感问题——近邻数K和距离度量的选择直接影响分类性能。

为此，本研究引入遗传算法对KNN的两个关键超参数进行联合寻优：K值与八种候选距离度量（欧氏、曼哈顿、切比雪夫等）被编码为染色体，以预测准确率为适应度，通过选择、交叉与变异迭代进化，自动确定最适合当前数据集的配置。这一策略规避了传统网格搜索的指数级计算量，也显著提升了模型的泛化能力。模型最终在完全未参与训练与调参的盲测集上评估，确保结果可信。

三、仿真结果分析

1.开式系统：失稳随功率呈规律性演化

对开式系统全参数空间的流型分布分析表明，系统稳定性随加热功率呈现明显的规律性转变：在低功率区，稳定流动占绝对主导，流动扰动被通道固有的阻尼特性迅速衰减；在中等功率区，当两加热器功率呈不对称配置时，出现对功率比高度敏感的DWO易发区间，此时支路间流动惯性与密度梯度之间产生类似"共振"的耦合效应，显著降低失稳阈值；进入高功率区后，强烈的的热输入导致流体密度剧烈波动，DWO成为主导流型。这说明绝对功率、功率比与功率梯度共同决定了系统的动力学稳定性。

图3 开式系统各支路在整个热流密度区间的流型分布

2.闭式系统：GA 两阶段搜索圈定 DWO 敏感区

闭式自然循环系统的参数空间更为复杂。本研究采用两阶段搜索策略：先利用遗传算法的全局寻优能力在加热功率空间中圈定DWO潜在易发区域，再对该区域加密采样，精细刻画失稳边界。结果显示，相同几何与阻力布置下，各支路表现出截然不同的稳定性特征：一条支路呈窄条状DWO分布带，另一条呈局部岛状DWO区域，而位于某一加热器下游的支路在整个研究域内几乎不发生DWO。

这种"结构对称、行为不对称"的现象源于热负荷的空间非均匀分配：该支路的出口蒸汽干度始终保持在较低水平，总压降随流量的导数在全域内保持正值，满足 Ledinegg 稳定性准则，因而不具备DWO的触发条件。这一发现说明热负荷空间分配是调控并行通道系统不稳定性的关键手段，可为差异化安全设计提供直接依据。

图4 遗传算法搜索的DWO敏感参数域及各支路DWO工况分布

3.预测性能：盲测中的高精度泛化

在上述数据集上训练的GA-KNN模型，在盲测集上表现出稳定的泛化能力：开式系统各支路预测准确率约97.6%~97.8%，闭式系统为96.8%~100%，其中DWO类别的查准率与查全率均保持较高水平，未出现稳定流型与DWO之间的系统性混淆。与随机森林等基准模型相比，GA-KNN在更具挑战性的支路预测上优势明显，验证了自适应超参数优化策略在复杂非线性热工水力系统中的有效性。

图5 开式与闭式系统GA-KNN模型的盲测集预测结果（混淆矩阵）

本研究将 NUMAP 系统仿真、信号识别与机器学习串联为一条完整的证据链：NUMAP 提供了物理可信的数据来源与标准化封装能力，傅里叶-自相关方法实现了流型的客观标注，GA-KNN则将这些数据转化为可直接用于运行监测的预测模型。研究揭示了热负荷空间非均匀性对失稳模式的调控机制，为并行通道系统的实时监测、早期预警与差异化安全设计提供了数字化工具。

后续工作将引入雷诺数、相变数、过冷度数等无量纲特征以增强模型的跨构型适应性，并探索LSTM、Transformer等序列学习模型以捕捉瞬态信号中更精细的非线性动力学特征。

本研究进一步表明，NUMAP的核心价值并不止于完成单次热工水力计算，而在于以高保真机理模型为底座，依托标准接口、自动化流程和模型库，融合建模仿真与智能算法，形成针对特定业务的高效支撑功能，为安全边界识别、风险预警、方案优化和运行决策提供可信支撑，推动复杂系统研发由“完成计算”向“形成认知、推演研判、辅助决策”跃迁。

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