要進一步提高NNsPOD-ROM在2D雙相流問題上的效果，可以考慮以下幾個策略：
改進網絡架構：可以探索更深層或更複雜的神經網絡架構，例如使用卷積神經網絡（CNN）來捕捉流場中的空間特徵，或使用遞歸神經網絡（RNN）來處理時間序列數據。這樣的改進可能有助於更好地捕捉流場的動態行為。
數據增強：通過數據增強技術生成更多的訓練樣本，例如隨機變換、旋轉或縮放原始數據，來提高模型的泛化能力。這對於捕捉流場中可能出現的各種變化是非常重要的。
多尺度建模：考慮在不同的空間和時間尺度上進行建模，這樣可以更好地捕捉流場中的細微變化，特別是在界面附近的流動行為。
自適應網格技術：在模擬過程中使用自適應網格技術，以便在界面變化劇烈的區域提供更高的解析度，這樣可以提高模型的準確性。
集成其他物理模型：將其他物理模型（如湍流模型）集成到NNsPOD-ROM中，以更好地捕捉流場中的複雜現象，特別是在雙相流中，流體的相互作用和界面動態是非常重要的。