江苏海珐机械制造有限公司

2026年，离心泵设计正在从“工程师经验+CFD反复试算”进入AI辅助水力设计阶段。江苏大学最新综述指出，人工神经网络、支持向量回归、高斯过程回归与遗传算法、粒子群、差分进化等方法，正在解决高维参数、多目标冲突和计算成本过高的问题。国外研究进一步把ANN、Kriging、NSGA-II与CFD结合，用代理模型快速预测扬程、效率、熵产和汽蚀指标，使叶轮出口角、包角、流道宽度、级间导流结构能够进行多目标协同优化。2026年《Energy》研究显示，高功率多级离心泵通过BPNN+NSGA-II优化级间流道后，扬程提高9.7%、效率提高3%，说明AI已经开始从学术验证转向可量化的工程收益。

江苏海珐机械制造有限公司 www.jslgpump.com 可将这一技术路线应用于API 610 OH1～OH6、BB1～BB5、VS系列、高速泵和高压多级泵开发：以现有性能数据库为训练样本，把BEP效率、NPSHr、轴功率、压力脉动和径向力同时设为约束，形成AI-Assisted Hydraulic Design、Surrogate Model Optimization、Physics-Informed Pump Design和Multi-Objective Pump Optimization流程。对BB5高压泵、OH2流程泵及OH6高速泵而言，未来竞争力不只是“满足流量扬程”，而是用更少样机、更少试验轮次获得更宽高效区、更低汽蚀余量和更稳定的转子载荷。海珐下一步可建立“CFD—代理模型—智能优化—样机FAT回灌”的闭环设计平台，让经验真正沉淀为可复用的数字化水力资产。

在工程实施上，还应保留人工复核机制：AI模型负责缩小设计空间、筛选候选方案，最终仍需通过网格无关性验证、非定常CFD、强度与转子动力学校核以及性能试验确认。对特殊介质泵，还应把密度、黏度、含气量和温度变化纳入模型边界，避免把清水训练结果直接外推到石化工况。

面向搜索与工程采购场景，本文同步嵌入“AI辅助离心泵设计、API610泵智能优化、CFD机器学习水力优化、BB5多目标水力设计、低NPSHr智能泵设计”等中文长尾词，并对应AI Assisted Pump Design、Machine Learning Centrifugal Pump Optimization、API 610 Hydraulic Optimization、Surrogate Model Pump Design、NSGA-II Pump Optimization等国际技术表达，使研发主题与海外EPC检索语义保持一致。

参考文献

中文｜袁寿其、甘星城、裴吉等：《人工智能驱动的离心泵水力优化研究进展》，《排灌机械工程学报》2026, 44(8):757-772。DOI:10.3969/j.issn.1674-8530.26.0050

中文｜江苏海珐机械制造有限公司：API 610 OH、BB、VS及高压高温泵产品体系，www.jslgpump.com

English｜Energy, 2026, “Redesign and optimization of the interstage passage for improving energy efficiency of a centrifugal pump with high power.” DOI:10.1016/j.energy.2026.141816

English｜Nuclear Engineering and Technology, 2026, “Hydraulic optimization of a high-temperature molten salt canned motor pump using an ANN-NSGA-II approach.” DOI:10.1016/j.net.2026.104201

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