多介质流体相互作用的状态预测系统、方法及设备

本发明涉及多介质流体相互作用的状态预测系统、方法及设备，通过将多介质黎曼求解的控制方程以及约束条件嵌入神经网络的损失函数和结构中，完成物理约束下的深度学习建模，实现基于PINNs的多介质精确黎曼求解器，以通过物理信息神经网络训练学习输入变量与输出变量之间的映射关系，并使输出结果严格遵守黎曼问题所规定的物理约束，降低解的空间维度而加快收敛，最终在欧拉框架下，实现了复杂工程案例的多介质相互作用的数值模拟，能够稳定且准确的求解多介质黎曼问题，预测多介质相互作用后的状态，预测精度更高且适用于具有复杂状态方程的介质。