综述：时间序列信号分析在可持续过程强化中的应用：面向人工智能增强算法的气固流化床流体动力学表征方法发展

这篇综述系统梳理了气固流化床流体动力学的时间序列信号分析方法，从传统算法到AI驱动技术，重点探讨了压力降和光学信号的局限性，并强调AI在解析复杂流体行为中的潜力，为可持续制造技术发展提供新思路。

　　

时间序列信号分析在可持续过程强化中的应用正逐渐成为研究热点。气固流化床作为化学工程中的关键单元操作，其流体动力学行为的精确表征对实现高效、可持续的制造过程至关重要。传统上，压力降和光学信号是监测流体化系统的主要手段。压力降信号因其经济性和易获取性而被广泛应用，但其对局部流体化行为的表征能力有限。光学信号则能提供局部瞬时流体动力学结构的信息，但其测量范围受限且对实验条件要求较高。

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为流体化系统的分析带来了新的机遇。特别是机器学习（ML）算法，如长短期记忆网络（LSTM），在处理时间序列数据方面表现出色，能够捕捉流体化系统中的复杂非线性行为。通过结合理论模型和实验数据，AI增强算法能够提供对流体化系统更深入的理解，包括气泡特征、颗粒速度等瞬时特性。

然而，AI在流体化信号分析中的应用仍处于初级阶段。现有研究多集中于单一算法的应用，缺乏对多种算法的综合比较和优化。此外，流体化系统的复杂性和多尺度特性对数据处理提出了更高要求，现有的AI模型在处理多尺度信息方面仍有不足。

为了推动AI在流体化系统中的应用，未来的研究应关注以下几个方面：首先，开发能够处理多尺度信息的AI算法，以更好地捕捉流体化系统中的复杂动态行为；其次，结合多种时间序列信号，如温度、湿度等，以提高对流体化系统的全面理解；最后，加强AI算法在实际工业环境中的应用研究，验证其在复杂工况下的稳定性和可靠性。

此外，流体化技术的可持续发展还需考虑环境影响和资源利用效率。通过引入AI技术，可以实现对流体化过程的实时监测和优化，从而提高能源利用效率，减少环境污染。例如，利用AI算法预测流体化床内的温度分布和颗粒浓度，有助于实现更精确的过程控制，减少能源浪费和副产物生成。

综上所述，时间序列信号分析在气固流化床流体动力学研究中的应用具有重要意义。通过结合传统分析方法和AI技术，可以实现对流体化系统的全面、深入理解，为可持续制造技术的发展提供有力支持。未来，随着AI技术的不断进步和数据处理能力的提升，其在流体化系统中的应用前景将更加广阔。