一种基于深度学习的移动床高温颗粒流动与传热特性的模拟预测方法、系统与电子设备

本发明涉及蓄热节能技术领域，提供了一种基于深度学习的移动床高温颗粒流动与传热特性的模拟预测方法、系统与电子设备，所述方法包括：高温颗粒流动特性数值模拟，建立三维移动床高温颗粒流数值模型，模拟床型结构、颗粒性质与颗粒堆积、流型规律的关联，建立颗粒分布调控策略；高温颗粒传热特性数值模拟，建立颗粒流动特性与温度场关联，模拟颗粒的气‑固两相复合换热过程，建立温度场控制策略；颗粒分布与温度场智能预测，基于深度学习实现特定时刻的颗粒分布和温度场的智能预测，优化基于数值模拟的调控策略。本发明阐明了移动床颗粒流动与换热特性，为高炉渣余热回收效率提高提供了理论支撑和技术解决方案，能够提高能源利用率。