基于人工蜂群算法的家用生物质锅炉低排放燃烧优化研究：提升效率与降低污染排放的对比分析

《Heat Transfer》：Optimized Low-Emission Combustion in Domestic Biomass Boilers: A Comparative Study Using Artificial Bee Colony Algorithm for Enhanced Efficiency and Reduced Pollutant Emissions

本研究针对家用生物质锅炉燃烧效率低、污染物排放高的问题，由研究人员采用人工蜂群算法（ABC）开展燃烧优化研究。结果表明，ABC可实现CO降低28%、NOx降低21%、颗粒物降低30%，热效率提升3.8%，为智能排放控制和清洁生物质能源系统发展提供了新方向。

　　

家用生物质锅炉虽广泛用于可持续供热，但燃烧效率低下导致大量一氧化碳（CO）、氮氧化物（NO_x）和颗粒物排放，严重影响性能与空气质量。传统控制策略如模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）多依赖固定规则，难以适应动态燃烧环境。本研究利用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）对一台10?kW家用生物质锅炉进行空燃比优化，以降低有害排放并最大化热效率。通过在不同运行条件下采集燃烧数据，并基于ABC建立优化模型，经50次迭代优化后与FLC对比，ABC实现了CO降低28%、NO_x降低21%、颗粒物降低30%，热效率提高3.8%，适应度得分提升54%，且收敛速度更快。本研究首次将ABC算法应用于生物质燃烧实时优化，其动态寻优特性提供了适应性更强、计算更轻量、全局更优的控制机制，为智能排放控制与高效清洁生物质能源系统发展指明了新方向。