基于深度学习的生物质燃烧钾诱导结渣优化与实时监测研究

推荐：针对生物质燃烧过程中钾诱导结渣导致效率下降的问题，研究人员利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)开展燃烧图像分析及实时控制研究。通过GoogleNet等预训练模型实现98.74%的钾含量分类准确率，结合LSTM优化燃料配比，显著降低结渣风险。该研究为生物质电厂提供了首个AI驱动的实时钾监测方案，对提升可再生能源系统稳定性具有重要意义。

　　

生物质能作为可再生能源的重要组成部分，在实际应用中面临严峻挑战——燃烧过程中钾(K)元素引发的结渣问题。当富含钾的农业废弃物作为燃料时，钾与氯(Cl)、硅(Si)等元素形成低熔点共晶体如KCl、K₂
SO₄
，在锅炉壁面和换热器表面沉积，不仅降低热效率，还导致设备腐蚀和频繁停机维护。传统钾监测依赖复杂的离线化学分析如ICP-MS（电感耦合等离子体质谱），无法满足实时控制需求。Global Green Holdings Co., Ltd在泰国Thepha运营的9.9MW生物质电厂就长期受此困扰，其以含钾量高达11.53%的橡胶木为燃料，亟需智能化的解决方案。

针对这一行业痛点，研究人员创新性地将深度学习技术引入燃烧诊断领域。研究团队采用多模型对比策略：基于GoogleNet和ResNet-50构建了4种迁移学习模型（含数据增强变体），并开发了定制化CNN作为基准对比。实验使用30张高分辨率火焰图像，按7:3分为训练集和验证集，涵盖从纯木片（100% Wood Chips）到纯根片（100% Root Chips）的10种混合燃料工况。通过MATLAB深度学习工具包在NVIDIA RTX 3090硬件平台上，系统评估了模型在钾含量分类（低≤0.5%、中0.5-1.5%、高>1.5%）中的表现。

关键技术方法包括：1）采用随机旋转（±10°）和平移（±5像素）的数据增强策略；2）构建包含LSTM层的实时控制系统，输入参数涵盖木材比例、燃烧温度（584-927°C）、总悬浮颗粒物（TSP 40.63-98.48 mg/m³
）等9个特征；3）通过Adam优化器（学习率0.01）训练150个epoch，采用RMSE（均方根误差）评估预测性能。

研究结果部分：

图像分类性能
GoogleNet增强版（Model 2）以98.74%的准确率显著优于其他模型，其混淆矩阵显示对高钾样本实现零误判。数据增强使GoogleNet的F1-score提升2.3个百分点，证明旋转和缩放变换能有效提升小样本泛化能力。而定制CNN（Model 5）仅获79.62%准确率，凸显预训练特征提取层的重要性。

实时控制效能
LSTM模型成功预测钾含量与运行约束的关联规律：当木片比例从100%降至0%时，预测钾含量从11.53%降至6.13%，与实际测量误差<0.5%。系统通过动态调整木片/根片比例，将燃烧温度稳定在850-1100°C最佳区间，同时控制氯含量<35ppm，热效率维持在90%以上。

工业应用验证
在约束优化测试中，系统在4ms内完成图像特征提取，当检测到钾超限时，自动将木片比例从70%调整为61.19%，使钾含量从10.07%降至9.68%，避免结渣同时保持91.41%的锅炉效率。

这项发表在《Fuel》的研究具有三重突破：首次实现基于火焰图像的实时钾监测，填补了传统化学分析无法在线检测的空白；建立CNN-LSTM混合架构，为生物质电厂提供可部署的智能控制系统；通过数据增强策略，证明小样本（30张图像）也能取得工业级精度。正如研究者强调，该方法可扩展至其他碱金属监测，为可再生能源设备的智能化运维树立了新范式。未来结合CFD（计算流体力学）模拟和数字孪生技术，有望构建更全面的燃烧优化系统。