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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于辐射传递方程和多层前馈神经网络融合的炉膛温度场重建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：CN120874638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511397858.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于辐射传递方程和多层前馈神经网络融合的炉膛温度场重建方法是由闫伟杰;张越;赵宇琪;杨杰明设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于辐射传递方程和多层前馈神经网络融合的炉膛温度场重建方法在说明书摘要公布了：基于辐射传递方程和多层前馈神经网络融合的炉膛温度场重建方法，包括如下步骤：利用黑体炉标定辐射探测器，建立图像强度和辐射强度的关系；利用DOM算法建立考虑介质吸收、散射作用及壁面作用的详细辐射传递方程RTE；通过平滑温度场和fluent模拟生成数据集作为神经网络的学习集；构建多层前馈神经网络；学习好的模型预测每个网格温度，得到炉膛断面温度场。本方法将辐射传递方程的物理约束与前馈神经网络耦合，避免了现有技术纯物理约束计算量大和纯数据驱动无物理理论支持的缺点；对于不同现场仅需更换fluent模型模拟学习集，工作量小；调用已预先学习好的模型即可快速得到温度测量结果，占用较少计算资源。

本发明授权基于辐射传递方程和多层前馈神经网络融合的炉膛温度场重建方法在权利要求书中公布了：1.基于辐射传递方程和多层前馈神经网络融合的炉膛温度场重建方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1，黑体炉标定：利用黑体炉标定辐射探测器，建立图像强度和辐射强度的关系； 步骤1中，黑体炉标定系统由黑体炉、探测器、探测器支架、计算机及网线和电源线组成，其中对CCD相机输出进行绝对强度标定；标定过程在黑体炉上进行，标定曲线由下式表示： I650nm＝IR＝fr,τ1 I550nm＝IG＝fg,τ2 式中，r,g表示图像强度即图像的r值和g值；τ表示相机采集该图像时的曝光时间；在CCD的前端设置了双带通滤色片，响应波长分别为550nm和650nm，半带宽为10nm；因此式中λr取650×10-9m；λg取550×10-9m；在后续计算中也只考虑550nm和650nm波长下的辐射强度； 步骤2，利用DOM算法建立考虑介质吸收、散射作用及壁面作用的详细辐射传递方程RTE； 步骤2中，辐射传递方程RTE延视线方向的稳态形式为： 式中，为在位置r、方向上的辐射能量；IbT表示在温度T下的黑体辐射强度；为散射相函数，表示从方向到方向的散射能量分布；κs为炉内固体介质吸收系数，σs为炉内固体介质散射系数，消光系数β和固体介质散射率ω为： β＝κs+σs4 辐射探测器在位置r沿视线方向接收到炉膛内辐射强度由下式表示： 式中，ε为炉壁发射率；r0为视线路径起点；τr',r为光学厚度，指从位置r'到r的累积衰减，由下式表示： Iw为壁面贡献项，由下式表示： 式中，用于判断入射方向，小于0表示入射，n是法向单位向量；Ibr0表示位置r0处的黑体辐射强度，表示位置r0处入射方向的辐射强度； 辐射探测器接收到的辐射强度与温度、壁面发射率、吸收系数、散射系数有关，辐射强度是这四个量的一个函数，则由下式表示： I＝FT,ε,κ,σ9 将炉膛断面划分为N个网格，每个网格对应一个温度，求解出每个网格的温度值就能计算出炉膛断面温度场； 将9式矩阵化： I＝fT,ε,κ,σ10 其中，I＝I1,I2,...,INT，T＝T1,T2,...,TNT，κ＝κ1,κ2,...,κNT，σ＝σ1,σ2,...,σNT分别表示每个网格对应的辐射强度，温度，吸收系数，散射系数；ε为炉壁发射率； 步骤3，通过平滑温度场和fluent模拟生成数据集作为神经网络的学习集； 步骤4，构建多层前馈神经网络，包括如下步骤： 步骤4-1，数据准备，包括设定模型输出标量和数据预处理； 步骤4-2，构建神经网络，包括输入层、3个隐藏层、输出层的多层前馈结构，并定义包含均方误差项和温度梯度惩罚项的复合损失函数； 步骤4-3，确定训练策略； 步骤5，学习好的模型预测每个网格温度，得到炉膛断面温度场。

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