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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;中水淮河规划设计研究有限公司

摘要：本发明公开了一种提升海洋数值预报模型效率和稳定性的网格处理方法，包括获取多源海洋数据，进行标准化处理；采用机器学习算法进行质量控制，提取关键地形特征；训练预配置的深度学习模型，生成初步非结构化网格并为其分配属性信息，准备边界条件信息；进行CFD预模拟，提取流场特征；进行自适应优化，得到初步优化网格；在边界层区域创建棱柱层网格，得到优化后的网格；计算每个网格单元的局部时间步长；构建并训练时间步长预测模型；进行不确定性量化分析和多指标评估和时空分析，输出不确定性分析结果和验证结果，搜索并优化全局时间步长。本发明提高了网格质量，对模型整体时间步长进行了优化提升，同时提高了计算效率和稳定性。

主权项：1.一种提升海洋数值预报模型效率和稳定性的网格处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取多源海洋数据，将多源海洋数据融合至统一坐标系中，并进行标准化处理，得到标准化数据；基于标准化数据，采用机器学习算法进行质量控制，去除异常值和噪声，得到处理后数据；从处理后数据中提取关键地形特征；其中多源海洋数据包括全球岸线遥感数据、海底地形数据和近岸海图数据；S2、使用关键地形特征训练预配置的深度学习模型，构建地形特征与网格分布的关系映射；应用训练好的深度学习模型，生成网格拓扑结构，得到初步非结构化网格；为初步非结构化网格分配属性信息，包括水深和粗糙度；为分配属性后的初步非结构化网格准备边界条件信息；S3、基于初步非结构化网格和边界条件信息，进行CFD预模拟，得到CFD预模拟结果，提取其中的流场特征；基于流场特征，对初步非结构化网格的密度进行自适应优化，得到初步优化网格；基于初步优化网格，在边界层区域创建棱柱层网格，实现与外部非结构化网格的过渡，得到优化后的网格；S4、基于优化后的网格、CFD预模拟的结果和预设的CFL条件，计算每个网格单元的局部时间步长；基于局部时间步长，构建并训练时间步长预测模型，得到训练好的时间步长预测模型；S5、基于训练好的时间步长预测模型，进行不确定性量化分析，输出不确定性分析结果；基于训练好的时间步长预测模型，进行多指标评估和时空分析，实现自动化模型验证，输出验证结果；基于不确定性分析结果和验证结果，搜索并优化全局时间步长。

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