在模型中更好地考慮熔體組成隨壓力的變化，可以通過引入壓力依賴的參數來調整熔體的物理性質，特別是粘度。具體而言，可以在現有的灰箱人工神經網絡（Greybox ANN）模型中，增加一個壓力項，這樣可以使模型在計算熔體粘度時，考慮到不同壓力下熔體組成的變化。這可以通過將壓力作為一個額外的輸入特徵來實現，並在模型訓練過程中，使用高壓數據來優化模型參數。此外，根據文獻中對熔體粘度的理論研究，還可以考慮使用Vogel-Tammann-Fulcher（VTF）方程的擴展形式，將壓力的影響納入其中。這樣的改進將有助於提高模型在高壓環境下的預測準確性，特別是在超地球行星的熔漿海環境中。