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龙图腾网获悉中国科学院近代物理研究所申请的专利基于深度学习的两相流沸腾换热数值模拟方法、装置、设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120297154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510759599.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的两相流沸腾换热数值模拟方法、装置、设备和存储介质是由明道铜;陈玉泉;刘冬娥;姚庆高设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的两相流沸腾换热数值模拟方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的两相流沸腾换热数值模拟方法、装置、设备和存储介质，涉及传热学技术领域，该方法包括：将目标输入参数输入至目标深度神经网络模型得到气泡脱离特性关键参数，根据关键参数构建壁面热流分配模型；气泡脱离特性关键参数包括气泡脱离直径、脱离频率、滑移速度、滑移距离、上升直径以及核化密度；将气泡壁面热流分配模型嵌入Euler‑Euler两流体框架中得到嵌入后的两流体框架；嵌入后的两流体框架包括液相与汽相的质量守恒方程、动量守恒方程及能量守恒方程；通过嵌入后的两流体框架进行两相流沸腾换热数值的模拟，得到液相与汽相的温度场以及速度场分布。本发明针对宏观沸腾现象进行数值模拟的适用性较高。

本发明授权基于深度学习的两相流沸腾换热数值模拟方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的两相流沸腾换热数值模拟方法，其特征在于，包括： 将采集的目标输入参数输入至目标深度神经网络模型，得到气泡脱离特性关键参数，并且根据所述气泡脱离特性关键参数构建气泡壁面热流分配模型；所述目标输入参数包括流体流量、壁面过热度、流体压力、接触角、壁面粗糙度、倾斜角度以及流体物性；所述气泡脱离特性关键参数包括气泡脱离直径、脱离频率、滑移速度、滑移距离、上升直径以及核化密度； 将所述气泡壁面热流分配模型嵌入Euler-Euler两流体框架中，得到嵌入后的两流体框架；所述嵌入后的两流体框架包括液相与汽相的质量守恒方程、动量守恒方程及能量守恒方程；所述将所述气泡壁面热流分配模型嵌入Euler-Euler两流体框架中，得到嵌入后的两流体框架，包括：确定所述气泡壁面热流分配模型产生的目标质量交换以及目标能量交换；将所述目标质量交换确定为Euler-Euler两流体模型中的质量交换源项，并将所述目标能量交换确定为Euler-Euler两流体模型中的能量交换源项，得到所述嵌入后的两流体框架； 通过所述嵌入后的两流体框架进行两相流沸腾换热数值的模拟，得到液相与汽相的温度场以及速度场分布。

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