要進一步提高混合求解器方法在更複雜情況下的可擴展性，可以考慮以下幾個策略：
增強特徵工程：在當前方法中，使用了基於物理的局部特徵來預測壓力場。未來可以探索更高維度的特徵，或使用自動特徵提取技術（如深度學習中的卷積神經網絡）來捕捉更複雜的流動行為，這將有助於提高模型的準確性和泛化能力。
多尺度建模：針對不同的流動特徵，開發多尺度模型可以有效地捕捉從微觀到宏觀的流動行為。這種方法可以在不同的解析度下進行模擬，從而提高計算效率並減少計算成本。
並行計算：利用現代計算架構的並行處理能力，將機器學習模型的推斷和特徵計算過程進行並行化，這樣可以顯著減少計算時間，特別是在處理大規模網格時。
模型自適應性：開發自適應的機器學習模型，使其能夠根據流動的變化自動調整預測策略，這將有助於在面對複雜幾何形狀或不穩定流動時保持高效性。
集成學習方法：考慮使用集成學習技術，將多個機器學習模型的預測結果進行結合，以提高預測的穩定性和準確性，這對於處理複雜流動情況尤為重要。