基于人工智能方法的粉煤锅炉燃烧诊断与优化系统

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：System for diagnosis and optimization of combustion in pulverized coal boilers based on artificial intelligence methods

本文提出基于机器学习和深度学习的燃煤锅炉燃烧优化系统，整合TGA曲线模拟、火焰图像分析及虚拟传感器技术，实现实时监控与参数优化，验证LSTM-注意力机制在异常检测中达到8%的MAPE和91%的R2值，有效提升锅炉效率和减排效果。

　　
本文围绕燃煤电厂锅炉燃烧过程智能化诊断与优化展开研究，提出了一套融合机器学习与深度学习技术的综合解决方案。该系统通过整合热重分析数据、火焰图像识别和实时传感器信息，实现了燃烧状态的精准监测与动态调控，在提高热效率的同时显著降低污染物排放。以下从技术路径、创新点、实验验证三个维度进行解读：

一、技术框架构建
研究团队基于工业现场实际需求，构建了三层递进式智能诊断体系：
1. 基于热重分析（TGA）的燃料特性预测模块
采用深度神经网络对煤样质量损失曲线进行建模，通过多维度特征融合（包括燃料类型、粒度分布、变质程度等参数）建立非线性映射关系。实验数据显示该模型对典型燃煤锅炉热解过程的模拟精度达99%，能够准确预测不同煤种在温度梯度下的分解特性。

2. 基于计算机视觉的燃烧状态分类器
针对传统火焰监测技术存在的滞后性、依赖人工经验等问题，开发了双流架构的智能诊断系统：
- 高光谱火焰成像模块：采用1280万像素工业相机配合滤光片阵列，实现温度场、发射强度场、颗粒浓度场的多参数同步采集
- 深度特征提取网络：通过改进的ResNet-50架构，将原始图像压缩至256×256尺寸后进行特征提取，有效解决了大尺寸图像处理导致的计算资源消耗过大的问题
- 燃烧模式分类器：集成CNN与注意力机制，可识别7种典型燃烧状态（包括稳定燃烧、结渣预警、爆燃前兆等），在俄方5MW测试平台上的分类准确率达89.2%

3. 虚拟传感器与预测控制模块
创新性地构建了基于物理模型的混合神经网络架构：
- 自编码器（AE）用于无监督异常检测，通过对比正常工况与异常工况的编码空间分布差异，实现早期故障预警（召回率66%，精确率77%）
- LSTM-Attention网络结合在线传感器数据，构建了包含32个关键参数的动态模型，对燃烧偏离稳态的预测误差控制在±8%以内
- 数字孪生系统通过实时数据流实现虚拟锅炉与物理设备的双向映射，参数同步更新频率达50Hz

二、核心技术创新
1. 多模态数据融合技术
系统首次实现热重分析、视觉监测、在线传感器数据的跨模态融合。通过构建特征级联网络（Feature-Crossing Network），将TGA曲线的时序特征（采样频率0.1Hz）、火焰图像的空间特征（30fps采集率）以及DCS系统参数（采样频率10Hz）进行有效对齐，数据融合后特征维度从原始的3×10^5降至优化后的8×10^3，计算效率提升17倍。

2. 自适应燃烧优化算法
提出动态权重调整机制：
- 在高负荷工况（>80%额定出力）启用强化学习模块，通过Q-learning实现参数自优化
- 在低负荷工况（<60%额定出力）切换至模式识别模式，利用迁移学习技术保持模型稳定性
- 燃烧异常时自动触发安全模式，通过参数回滚机制在3秒内恢复系统至安全运行区间

3. 燃烧过程数字孪生体
构建了包含138个虚拟传感器的数字孪生模型，通过物理约束层（包含传热学、流体力学等12个方程）和神经网络层（LSTM+GRU混合架构）的协同工作，实现：
- 燃烧室三维温度场的分钟级重构
- 烟气中NOx、SO2浓度预测提前量达15-20分钟
- 设备健康度评估准确率提升至92.7%

三、实验验证与工业应用
1. 实验平台与数据集
在Kutateladze研究所的5MW燃煤测试装置上开展实验，该装置采用切圆燃烧技术，配备多通道热电偶（空间分辨率0.2m）、高速火焰摄像机（帧率1000fps）和在线成分分析仪。实验采集了3大类12种典型煤样的燃烧数据：
- 俄罗斯西伯利亚褐煤（占比35%）
- 乌克兰烟煤（占比28%）
- 废弃物混合燃料（占比37%）
总共获得超过120万组样本数据，涵盖负荷率30%-100%的工况范围。

2. 关键性能指标
经三阶段测试验证（单点验证、交叉验证、实际运行测试）：
- 燃烧状态分类F1-score达0.893（标准测试集）
- NOx排放预测MAPE≤7.2%（与实际排放值对比）
- 系统响应时间从传统控制器的8-12秒缩短至1.2秒
- 在煤质波动±15%情况下，系统仍能保持92%的调控精度

3. 经济效益分析
在鄂尔多斯某600MW燃煤电厂的实测数据显示：
- 炉膛温度均匀性提升23%，平均热效率从41.2%提高至44.5%
- 烟气中NOx浓度降低18.7ppm（相当于年减排1.2万吨标准煤）
- 设备非计划停运次数下降67%（从每月4.2次降至1.3次）
- 单台锅炉年节约运维成本约380万元（按2024年电价计算）

四、应用前景与改进方向
1. 工业推广路径
系统已通过ISO 21434网络安全认证，计划分三阶段部署：
- 试点阶段（2025-2026）：在俄罗斯、中国、印度各选2座电厂进行适配性测试
- 推广阶段（2027-2029）：重点针对亚欧大陆的300座以上60MW以上燃煤机组
- 智能化升级（2030）：集成量子计算模块，处理超过10^6维度的实时数据流

2. 现存技术挑战
- 极端工况下的模型泛化能力（如-40℃低温启动场景）
- 多燃料混燃时的特征解耦难题
- 高炉结渣动态预测的精度瓶颈（当前精度达89%，目标95%）

3. 研究展望
未来将重点突破三个方向：
- 基于联邦学习的跨电厂知识共享平台
- 多物理场耦合的燃烧过程仿真模型
- 面向碳中和目标的碳通量监测系统

该研究为燃煤电厂的智能化升级提供了可复用的技术框架，特别是在处理复杂工况、多源数据融合方面展现出显著优势。系统在保证安全运行的前提下，使电厂的热效率提升窗口从±5%扩展到±15%，为全球能源结构转型中的煤电清洁化提供了关键技术支撑。