基于DA-SVM-SHAP杂化策略的直接接触式蒸发器换热系数可解释性预测

来源：计量学报杂志2025年第4期北京时间：

作者：谭银珍, 杨凯, 张晓雪, 姚钦文, 王华, 肖清泰

摘要：针对冶金过程低温余热回收系统中直接接触式蒸发器换热系数难以描述其复杂的非线性关系，提出利用蜻蜓优化算法（DA）对支持向量机（SVM）算法进行优化，实现换热系数的智能化预测。结果表明，DA-SVM算法能够以导热油进口温度、导热油出口温度、有机工质出口温度、蒸汽流量和有机工质吸收换热量为输入变量，以直接接触式蒸发器换热系数为输出变量。与BP、ELM、KELM、XGBoost等4个预测模型相比，DA-SVM模型的均方根误差降低了10.5%，R 2提高了2.6%。利用SHAP值成功解释输入变量对预测性能的贡献程度，DA-SVM-SHAP模型可实现高精度预测换热系数，并可视化分析各个输入变量与换热系数预测结果间的关联程度，在换热过程非线性关系建模方面展现出较大优势，可为进一步优化低温余热回收系统的工况参数、提高蒸发器换热性能提供依据。

关键词：热学计量,直接接触式蒸发器,换热系数,蜻蜓优化算法,支持向量机

基金资助：云南省重大科技专项-西联研院专项(202302AQ370001)