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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于数据融合和驱动的锅炉水冷壁高温腐蚀预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118230840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410435997.7，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于数据融合和驱动的锅炉水冷壁高温腐蚀预测方法是由闫靖文;王赫阳;刘欣;张文振;周永清;周骞;金东昊;谢妍设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据融合和驱动的锅炉水冷壁高温腐蚀预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及锅炉水冷壁高温腐蚀预测技术领域，具体公开了一种基于数据融合和驱动的锅炉水冷壁高温腐蚀预测方法，包括以下步骤：S1：收集目标锅炉设计及运行参数；S2：构建有机硫演化模型、黄铁矿演化模型和管壁温度耦合传热模型；S3：结合腐蚀速率关联公式搭建锅炉水冷壁高温腐蚀模型；S4：计算若干不同参数下的高温腐蚀工况，得到典型工况模拟数据库；S5：以数据库为基础，以锅炉各项参数为输入，构建转置卷积神经网络预测模型；S6：估算水冷壁壁面减薄程度；本发明开发了完整的水冷壁高温腐蚀预测CFD模型，首次考虑了水冷壁区域H2S浓度、壁面FeS沉积物分布和管壁温度等所有影响腐蚀速率的关键参数。

本发明授权一种基于数据融合和驱动的锅炉水冷壁高温腐蚀预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合和驱动的锅炉水冷壁高温腐蚀预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集目标锅炉设计及运行参数，包括燃烧系统设计、换热系统设计和在线监测数据； S2：构建有机硫演化模型、黄铁矿演化模型和管壁温度耦合传热模型，分别计算出H2S浓度、FeS沉积和壁温的详细分布； S3：结合腐蚀速率关联公式搭建锅炉水冷壁高温腐蚀模型； S4：计算若干不同参数下的高温腐蚀工况，得到典型工况模拟数据库，并利用现场实测数据进行验证； S5：以数据库为基础，以锅炉各项参数为输入，构建转置卷积神经网络预测模型； S6：估算水冷壁壁面减薄程度，实现锅炉水冷壁高温腐蚀速率的实时预测和壁厚累计减薄情况的实时预测； 有机硫演化模型包括有机硫从煤粉中的热解析出和含硫组分在烟气中的气相反应过程，用于预测炉内H2S气体的浓度分布； 黄铁矿演化模型包括黄铁矿颗粒在燃烧过程中的分解、氧化过程和其不完全氧化产物FeS的沉积过程，用于预测FeS的沉积分布； 耦合传热模型包括模拟炉内燃烧和传热过程的三维CFD模型和模拟管内蒸汽流动和传热过程的一维水动力模型，用于预测管壁温度分布； 在所述S5中，转置卷积神经网络的结构为： 采用200个神经元对输入向量重新编码，输入向量与编码向量之间采用全连接层连接，编码之后的向量被重塑成10×20像素的特征图； 采用64个大小为3×3的卷积核对特征图进行步长为1的转置卷积操作，输出为10×20像素的64通道特征图； 采用32个大小为3×3的卷积核对新特征图进行步长为2的转置卷积操作，输出为20×40像素的32通道特征图； 采用16个大小为3×3的卷积核重复上述操作，输出40×80像素的16通道特征图； 采用1个大小为3×3的卷积核进行步长为2的转置卷积操作，输出80×160像素的单通道特征图，得到目标图像。

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