基于深度学习的碱性电解槽多物理场分布预测系统及方法

公开了一种基于深度学习的碱性电解槽多物理场分布预测系统及方法，预测系统中，多物理场耦合仿真模块用于获取碱性电解槽的非结构化多物理场耦合仿真数据；网格数据转换模块用于获取结构化网格数据、几何特征与符号距离矩阵，构建成后续深度学习模型所需数据形式；深度学习训练模块用于通过深度卷积神经网络对结构化网格数据进行训练，生成多物理场预测模型；预测及可视化模块用于加载训练完成的模型进行实时预测并实现结果的可视化呈现。最终实现碱性电解槽内部物理量分布的精准预测，可用于碱性电解槽运行状态的实时预测和设计优化。