Page 103 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

第 46 卷 冯 彬，等： 基于图神经网络的可燃气体泄漏扩散预测方法 第 5 期

(2) 多阶段训练策略通过分步参数优化，成功解决了传统方法对训练数据拟合不足的问题，使浓度场
ε MAPE 分别从 和 显著降低至 和 9.07%；同
与等效气云体积的平均绝对百分比误差 49.47% 108.93% 7.55%
时，模型泛化误差从 41.18%（浓度场）和 38.81%（等效气云体积）分别降至 8.01% 和 14.92%；此外，在泄漏

速率、泄漏高度及持续时间等关键参数超出训练数据范围时，MSDGNN 仍表现出良好的预测鲁棒性。
(3) 与数值模拟方法相比，本模型在保持预测精度的同时，计算效率提升了 3 个数量级，可为可燃气
体安全监测提供有效的实时分析工具。

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