基于AI的锅炉自动化燃烧调节方法与流程

本发明涉及锅炉燃烧调节，尤其涉及基于ai的锅炉自动化燃烧调节方法。

背景技术：

1、在传统的锅炉燃烧调节方法中，燃烧的控制主要依赖于人工操作或基于固定程序的自动化系统。这些方法通常不能灵活地适应变化的操作条件，如燃料质量的波动、环境温度的变化或设备老化。此外，传统方法在实时数据分析和处理方面存在限制，导致燃烧效率不高，能源浪费以及环境污染物排放超标。

2、在环保法规日益严格、能源成本持续上升的背景下，提高燃烧效率和降低排放成为锅炉运行管理的重要课题。同时，为了减少意外停机和维护成本，提高设备的使用寿命和可靠性，对锅炉进行有效的预测性维护变得尤为关键。

3、现有技术中，尽管一些自动化解决方案已经被提出并应用，但它们通常缺乏足够的灵活性和适应性，无法充分利用实时数据和先进的分析技术来优化燃烧过程。此外，这些系统在预测维护和故障预测方面的能力也相对有限。

4、因此，有必要开发一种新的锅炉燃烧调节方法，该方法能够集成先进的人工智能技术，实现对锅炉燃烧过程的精确控制，优化燃烧效率，减少环境污染，并有效预测设备维护需求。这种方法将为锅炉运行提供更高效、更环保、更经济的解决方案，满足现代工业对能效和环保的严格要求。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于ai的锅炉自动化燃烧调节方法。

2、基于ai的锅炉自动化燃烧调节方法，包括以下步骤：

3、s1：数据采集，实时收集锅炉运行数据，包括温度、压力、燃料消耗量、排放数据；

4、s2：数据分析，利用ai单元的算法对采集到的数据进行分析，识别出锅炉运行的最优状态；

5、s3：调节决策，基于分析结果，ai单元自动生成燃烧调节决策；

6、s4：执行调节，自动调整燃料供应、空气流量参数，实现燃烧优化；

7、s5：环境适应调整，根据外部环境变化自动调整燃烧策略，解决由环境变化引起的燃烧效率和排放问题；

8、s6：预测性维护，ai单元根据锅炉组件的性能数据和历史维护记录预测潜在的故障和维护需求，提前规划维护活动，以避免意外停机和提高维护效率；

9、s7：反馈与迭代：根据调节后的运行数据进行反馈学习，不断优化调节策略。

10、进一步的，所述s1中的数据采集具体包括：

11、在锅炉关键位置安装多种传感器，用于测量和记录以下参数：

12、温度传感器：测量并记录锅炉内外部的温度；

13、压力传感器：监测锅炉内部的压力；

14、流量传感器：记录燃料的流量，以测量燃料消耗量；

15、排放传感器：检测并记录锅炉排放的气体成分和浓度，包括co2、nox；

16、还包括数据采集单元，所述数据采集单元与各传感器相连，负责收集各传感器提供的数据，使用通信接口将数据采集单元收集的数据发送到中央处理单元，所述通信接口支持多种通信协议，在数据传输前，对收集到的数据进行初步处理，包括过滤、标准化、异常值检测，以提高数据的可用性和质量。

17、进一步的，所述s2中的ai单元的算法具体包括神经网络模型，用于处理和分析从锅炉收集的数据，所述神经网络模型具体包括：

18、特征提取：提取锅炉运行的关键参数，包括温度波动、压力变化、燃料消耗率和排放水平；

19、状态识别：使用处理后的数据来训练模型，识别出当前锅炉运行状态，分辨正常运行、低效运行以及潜在故障状态；

20、优化建议生成：基于神经网络模型的状态识别结果，将生成针对锅炉燃烧效率和排放控制的优化建议，优化建议包括调整燃烧参数、改变燃料供应策略。

21、进一步的，所述神经网络模型具体如下：

22、输入层：输入数据x：包括温度、压力、燃料消耗量、排放数据，输入数据向量x∈rn，其中n是输入特征的数量，特别针对锅炉数据设计；

23、卷积层：用于处理空间数据特征，卷积操作定义为：

24、ci＝relu(wc*hi-1+bc)，其中wc是卷积层的权重，bc是偏置项，*表示卷积操作；

25、循环层：用于处理时间序列数据，包括历史温度、压力变化，循环操作定义为：ri＝tanh(wr·[ri-1,hi]+br)，其中wr是循环层的权重，br是偏置项，[ri-1,hi]表示循环层前一状态与当前输入的组合；

26、全连接层：同上所述，用于从卷积层和循环层提取的特征中生成最终输出：y＝softmax(wf·rm+bf)，其中wf是全连接层的权重，bf是偏置项，rm是最后一个循环层的输出；

27、以上，wc,wr,wf：权重矩阵，分别对应卷积层、循环层和全连接层，用于转换输入数据为特征表示，bc,br,bf：偏置项，分别对应卷积层、循环层和全连接层，用于增加模型的灵活性，relu(修正线性单元)：激活函数，用于卷积层增加非线性，tanh(双曲正切函数)：另一个激活函数,用于循环网络中，softmax：用于多分类问题的激活函数，用于输出层将结果转换为概率分布。

28、进一步的，所述s3中的调节决策具体包括：

29、决策生成单元：包含一个ai模块，用于基于锅炉运行数据的分析结果生成燃烧调节决策，该ai模块使用神经网络模型分析数据并输出推荐的调节参数，

30、决策逻辑：ai模块的决策基于以下指标：

31、燃烧效率：通过分析温度、压力和燃料消耗量数据，ai模块计算当前燃烧效率，并推荐调节策略以达到最佳效率；

32、排放控制：通过分析排放数据，关注有害气体的浓度，ai模块推荐调整策略以降低排放，符合环保标准；

33、参数优化建议：ai模块将生成具体的燃烧参数调整建议，包括燃料供应量、空气流量、燃烧温度，以优化燃烧过程；

34、自动调整功能：还包括自动执行ai模块推荐的调节策略的功能，实现自动化调节，调节为连续的或基于特定时间间隔。

35、进一步的，所述燃烧效率通过以下公式计算：其中η为燃烧效率，且：

36、实际热输出q实际＝m燃料×lhv×燃烧效率，其中，m燃料为燃料的质量流量，lhv为低位发热量；

37、理论热输出q理论＝m料×hhv，其中，hhv为高位发热量；

38、所述排放控制通过以下公式计算：e＝∑(ci×ri)，其中，e为排放控制，ci代表特定排放物种类的浓度，ri代表排放物的排放比例，取决于燃料类型和燃烧条件。

39、进一步的，所述s4的执行调节包括用于调整燃料供应量和空气流量的控制器，该控制器接收来自ai模块的优化建议，并根据建议自动调节相应的控制阀和调节器；

40、燃料供应调节：通过控制燃料供应阀的开度来调整燃料流量，以达到ai模块推荐的最优供应量，调节策略包括增加或减少燃料供应，以提高燃烧效率或减少排放；

41、空气流量调节：通过调节风扇速度或空气进口阀的开度来调整空气流量，使之符合ai模块的优化建议，空气和燃料的比例根据最优燃烧条件进行调整，以确保完全燃烧和最低排放。

42、进一步的，所述s5的环境适应调整具体包括：

43、环境监测单元：包括多个传感器实时监测外部环境参数，外部环境参数包括气温、湿度、气压、风速，

44、数据集成与分析：环境数据与锅炉运行数据一起传送到ai单元分析，识别出由环境变化引起的潜在燃烧效率和排放问题；

45、ai单元基于环境数据和锅炉性能数据，生成调整燃烧策略的建议，以适应环境变化，调整包括改变燃料供应量、调节空气与燃料的混合比例、修改燃烧温度，以保持最佳燃烧效率和最低排放水平，根据ai单元的建议，自动控制调整相应的控制参数。

46、进一步的，所述预测性维护包括：

47、数据收集与整合：集成锅炉组件的实时性能监测和历史维护记录的数据库，收集数据包括温度、压力、燃烧效率、组件磨损程度、历史维修和更换记录，ai单元使用机器学习算法来分析组件的性能数据，识别出数据中的趋势和模式，预测潜在的故障和性能退化；

48、预测性维护决策：根据分析结果，ai单元预测每个关键组件的维护需求和最佳维护时间窗口，生成维护计划，包括建议的维护活动、时间安排和所需资源。

49、进一步的，所述机器学习算法基于lstm(长短期记忆网络)模型，所述lstm模型具体如下：

50、卷积层：在传统lstm之前引入卷积层，用于提取时间序列数据中的空间特征，卷积操作表示为：ct＝relu(wc*xt+bc)，其中wc和bc分别是卷积层的权重和偏置参数，*表示卷积操作；

51、卷积lstm单元：结合卷积操作与lstm单元，使其能够同时处理空间和时间特征，卷积lstm的表达如下：

52、输入门：it＝σ(wii*ct+whi*ht-1+bii+bhi)

53、遗忘门：ft＝σ(wif*ct+whf*ht-1+bif+bhf)

54、单元状态：

55、最终单元状态：

56、输出门：ot＝σ(wio*ct+who*ht-1+bio+bho)

57、最终隐藏状态：ht＝ot*tanh(ct)

58、异常检测：使用卷积lstm处理后的时间序列数据进行异常检测，以预测维护需求。

59、本发明的有益效果：

60、本发明，通过利用先进的ai分析和控制系统，能够精确地调节燃料供应和空气流量，实现最优的燃烧条件。ai单元可以根据实时数据分析确定最佳的燃烧参数，从而显著提高燃烧效率。这不仅减少了燃料的消耗，也降低了整体能源成本。此外，通过持续优化燃烧过程，系统能够适应各种运行条件，保持长期的高效运行。

61、本发明，通过精细控制燃烧过程，有效降低了有害气体的排放，如nox、sox和co2等，ai单元能够根据环境变化和锅炉的实际运行状况调整燃烧策略，确保排放始终符合环保标准。这一点对于符合日益严格的环保法规尤为重要，有助于减轻环境污染，同时保护企业免受因违反排放规定而可能遭受的罚款或运营限制。

62、本发明，利用改进的卷积lstm网络结合异常检测技术，本发明能够预测锅炉组件的潜在故障和维护需求。这种预测性维护方法使得维护工作可以在不干扰正常运营的情况下提前规划和实施，大大减少了意外停机的风险和维护成本。同时，通过对故障的早期识别和处理，延长了设备的使用寿命，提高了整体运行的可靠性和安全性。