摘要
本发明公开了一种煤‑生物质流化床分级燃烧的数字孪生方法及系统,该方法建立了包括三维仿真数据和煤‑生物质流化床锅炉的运行数据的综合数据库;利用神经网络分别对气相和颗粒相进行建模并耦合,得到煤‑生物质燃烧模型,用于对煤‑生物质流化床锅炉的温度场、压力场及速度场进行预测;最后将所述煤‑生物质燃烧模型与煤‑生物质流化床的锅炉PLC系统集成实现数据传输,得到煤‑生物质燃烧数字孪生模型,实现实时控制和动态优化。本发明实现锅炉的在线实时预测,通过运行数据的持续积累与动态训练,实现模型的长期更新与智能化水平的持续提升。
技术关键词
生物质流化床锅炉
数字孪生方法
神经网络模型
综合数据库
数字孪生模型
气相
仿真数据
参数
气体
数字孪生系统
神经网络结构
速度
生物质颗粒
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