CNN气泡破裂识别器

图像即得气泡破裂

基于卷积神经网络的图像分析组件，无需流场建模即可从微通道图像中直接识别气泡破裂事件。

Mengqi, Liu · Zhang, Shuyuan · Liankai, Xu · 邱彤 · 王凯

Chemical Engineering Journal 2025

参数信息

实验点数量

116

技术优势

少做实验

不确定性驱动的采样策略大幅减少建立模型所需的实验点，仅用116个实验即可准确预测。

未见条件也能用

建立的模型在未见实验条件下表现出强插值和外推能力，能够准确预测气泡破裂发生。

能反推实验条件

利用建立的模型进行逆向优化，可制备目标气泡群，指导实验设计。

应用场景

• 多孔介质流动模拟：用图像识别替代部分仿真，快速预测多孔介质中的气泡行为。
• 微流控图像分析：直接处理微通道图像，无需流场建模即可识别气泡破裂。
• 气泡行为检测：自动检测气泡破裂事件，减少人工观察和标注工作。