基于多类型层析统一物理建模与机器学习的数字孪生方法及系统

本发明涉及层析纯化技术领域，尤其涉及一种基于多类型层析统一物理建模与机器学习的数字孪生方法及系统；本发明构建了包含至少五种层析分离机理的统一物理建模框架。通过基于统一接口的基类设计，该框架能够兼容亲和、离子交换、体积排阻、疏水和反相层析等多种主流分离机理，新增类型只需继承基类并实现统一接口的计算逻辑，即可无缝接入现有建模体系，大幅降低了系统扩展和迭代的成本；采用了物理模型与机器学习校正模型解耦的混合架构，物理模型层独立输出预测基准，机器学习模型仅需基于轻量级梯度提升决策树计算校正残差，无需GPU即可高速运行，非常适合在边缘侧工业控制器或服务器上部署。