基于RGB图像分析的SOFC尾焰燃烧状态分级与稳定性评估：燃料利用率及水碳比的影响机制

为解决固体氧化物燃料电池(SOFC)系统尾焰燃烧稳定性监测难题，研究人员通过RGB图像分析技术构建了三维燃烧状态分类框架，定量揭示了燃料利用率(Uf)和水碳比(S/C)对尾焰特性的影响规律，开发出稳定性指数(SIstability)和无人监督识别系统，为SOFC热管理优化提供新方法。

　　

随着全球能源结构转型加速，固体氧化物燃料电池(SOFC)因其高达60%的发电效率和燃料灵活性成为分布式能源系统的核心组件。然而这个"化学能直转电能"的绿色引擎却面临一个棘手问题——电堆排出的800℃高温尾气中富含未反应的H₂、CO和CH₄，这些"能源残渣"若不能稳定燃烧，将导致系统热效率骤降15%以上。更棘手的是，燃料利用率(U_f)和水碳比(S/C)的微小波动就会使尾气组分剧烈变化，传统温度传感器和气体分析仪因响应迟滞、测量局部化而难以捕捉瞬态燃烧状态，这成为制约SOFC系统可靠运行的"阿喀琉斯之踵"。

针对这一挑战，中国某研究院联合团队在《Fuel》发表的研究中，创新性地将智能手机摄像头常用的RGB成像技术引入高温燃烧监测领域。研究人员在1kW级甲烷重整SOFC系统上构建实验平台，通过精密配气系统模拟U_f(0-0.6)和S/C(1.8-3.0)变化产生的12种尾气组分，结合高速摄像和热电偶阵列，首次建立了尾焰光学特征与燃烧稳定性的定量关系。

关键技术方法包括：1)采用INER研究所的SOFC系统模拟真实尾气成分；2)开发五参数RGB特征提取模型(α_R, α_B, β, γ_R, γ_B)量化火焰动态；3)构建无量纲稳定性指数SI_stability；4)应用主成分分析和层次聚类实现无人监督状态分类。

【Stack exhaust simulation and composition control】
通过精确控制重整器的CH₄、蒸汽和空气流量，模拟出U_f从0升至0.6时尾气中H₂浓度从29.1%降至4.3%的渐变过程。热电偶测量显示，U_f=0时燃烧室前端温度达981.3K，而U_f=0.6时降至835K，证实燃料转化率是温度分布的主控因素。

【RGB channel correlation model】
从火焰图像提取的蓝色通道占比α_B与U_f呈强负相关(R²=0.89)，而红色通道梯度γ_R可敏感反映局部熄火风险。当S/C>3时，α_R值突降35%预警燃烧不稳定，这与Sun等报道的"高蒸汽比抑制燃烧"现象吻合。

【Effect of U_f and S/C ratio on temperature distribution】
构建的SI_{stability指数成功量化了操作参数的影响：Uf每增加0.1，SI值降低8.7%，而S/C变化仅引起±2.1%波动。特别发现当Uf∈(0.3,0.45)时，系统呈现最佳热效率窗口。}

【Conclusion】
该研究创建的RGB三阶分类体系(弱/稳/不稳定态)达到74.5%识别准确率，较传统监测方式响应速度提升20倍。提出的γ_B参数可作为"光学指纹"实时诊断燃烧状态，为SOFC智能控制系统开发奠定基础。

这项研究突破了变组分燃料燃烧监测的技术瓶颈，其价值体现在三方面：首先，建立的U_f-S/C-尾焰特征数据库填补了SOFC系统集成研究的空白；其次，无人监督算法克服了工业场景标注数据匮乏的痛点；最重要的是，将消费级成像技术革新为科研工具的思路，为能源装备智能化监测提供了普适性范式。正如通讯作者Zhonghua Deng强调的："这项技术使每部智能手机都可能成为燃烧诊断终端，这正是能源物联网时代需要的颠覆性创新。"