AI在动力工程及工程热物理中的应用

20XX/XX/XXAI在动力工程及工程热物理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI与学科基础概述02

核心应用场景03

典型应用案例04

当前发展现存问题05

未来发展趋势AI与学科基础概述01热能转换与利用聚焦化石能源、可再生能源的高效转化，如超超临界机组实现煤炭高效清洁燃烧发电。动力系统优化调控研究各类动力装置的运行调控，像燃气轮机联合循环系统的智能负荷匹配与能效提升。热流体力学基础研究探索流体流动、热量传递规律，比如航空发动机燃烧室内部复杂流场的数值模拟分析。学科核心研究范畴AI融入的技术背景

传统动力工程的算力瓶颈传统数值模拟依赖超级计算机，如电站机组流场计算耗时数周，AI加速算法可将时长压缩至数小时。

工业大数据的爆发式增长火电厂、核电站等每年产生PB级运行数据，AI的深度学习技术可高效挖掘数据中的潜在规律。

双碳目标的技术需求为实现碳减排，AI可精准优化燃气轮机燃烧效率，如GE公司用AI将机组碳排放降低约5%。核心应用场景02热工过程智能优化

锅炉燃烧智能调控依托AI算法实时调整风煤配比，如超超临界电站锅炉，可提升燃烧效率约3%，降低氮氧化物排放。

制冷系统能效优化AI通过分析环境温湿度等参数，动态调节冷库制冷机组运行模式，像京东智能冷库能效提升超15%。

汽轮机运行状态优化利用AI监测汽轮机振动、温度数据，预判性能衰减并调整参数，延长机组运维周期约20%。基于AI的轴承故障预判通过机器学习算法分析轴承振动数据，如某火电机组借助AI提前72小时预判轴承磨损故障。AI辅助汽轮机叶片裂纹检测利用计算机视觉技术识别叶片细微裂纹，国内某电站用AI检测系统将漏检率降低了80%。AI驱动的泵类设备异常预警基于大数据训练的AI模型实时监测泵的压力、流量数据，可精准预警气蚀、堵塞等异常。动力设备故障诊断燃烧数值模拟预测

电站锅炉燃烧过程模拟借助AI优化湍流燃烧模型，精准预测某百万千瓦电站锅炉的氮氧化物排放，助力超低排放改造。

航空发动机燃烧室仿真利用AI提升化学反应动力学精度，模拟某型号航空发动机燃烧室的燃烧效率，优化燃油配比。

工业窑炉燃烧状态预判通过AI分析燃烧参数大数据，提前预判某钢铁厂高炉窑炉的熄火风险，保障连续稳定生产。多能系统调度管控基于AI的负荷预测与供需匹配AI通过分析历史数据实时预测用电、用热负荷，像国网浙江电力就借此实现了多能精准供需匹配。多能系统动态优化调度AI算法可根据实时能源价格、设备状态调整调度策略，助力工业园区实现能源成本降低15%以上。分布式能源集群协同管控AI能统筹光伏、风电等分布式能源，如内蒙古风光储多能系统，提升了能源整体利用率与稳定性。AI辅助燃气轮机叶片拓扑优化依托AI算法对叶片拓扑迭代优化，像GE公司就借此提升了叶片的耐高温性与能量转换效率。AI驱动燃料电池堆结构仿真设计AI搭建精准仿真模型，优化燃料电池堆流道布局，国内氢能源企业已借此提升堆体发电效率。AI助力航空发动机燃烧室构型创新AI模拟不同燃烧室构型的燃烧状态，普惠公司通过该技术研发出更高效低排放的燃烧室结构。新型动力结构设计典型应用案例03电站锅炉燃烧AI调控AI实时优化配风策略依托AI算法实时分析炉膛工况，像华能某电厂案例般精准调整配风，提升燃烧效率约3%。AI智能监测燃烧故障通过AI识别火焰形态、烟气参数，如国电某电站案例，提前预警结焦、熄火等故障风险。AI动态调整燃料配比借助AI模型适配煤种波动，如大唐某电厂项目，自动调整掺烧比例，降低污染物排放。燃气轮机故障预警系统

基于AI的振动信号异常识别通过AI分析燃气轮机振动数据，像GE公司的燃机系统可提前72小时识别轴承磨损等潜在故障。

AI驱动的热效率偏差预警AI实时监测燃机热效率参数，西门子的相关系统能精准预警因积灰导致的效率下降问题。

多维度数据融合的故障预判AI整合温度、压力等多源数据，三菱重工的燃机预警系统可预判叶片裂纹等复杂故障。内燃机性能参数优化基于AI的燃油喷射参数动态调控通过AI算法实时调整燃油喷射量与角度，如潍柴动力依托该技术使内燃机油耗降低约5%。AI驱动的气门正时智能优化利用AI模型精准匹配气门正时与工况，玉柴机器借此提升了内燃机的动力输出与排放性能。基于机器学习的增压系统参数适配借助机器学习算法优化增压压力参数，康明斯通过该方案让内燃机扭矩响应速度提升12%。储能系统热安全管控

01AI驱动的电池热异常实时监测特斯拉Megapack储能电站搭载AI监测系统，可精准捕捉电池温升异常，提前预警热失控风险。

02基于AI的热失控蔓延路径预测宁德时代通过AI模拟电芯热失控扩散规律，优化储能舱布局，有效阻断火势蔓延通道。

03AI调控的储能系统动态热管理国内某电网储能项目借助AI算法实时调节散热系统，让电池始终处于适宜工作温度区间。当前发展现存问题04专业场景标注人才匮乏动力工程场景涉及复杂热力学参数，专业标注人才缺口大，导致标注精准度难以保障。标注标准缺乏统一规范不同研究团队对热物理数据标注规则不一，如对热力循环参数的标注差异明显，影响数据通用性。动态工况标注难度高像燃气轮机变负荷运行这类动态工况，数据波动大，易出现标注遗漏或错误，影响AI模型训练效果。数据标注质量待提升可解释性仍存在不足

AI热物理模拟黑箱化难题如CFD模拟中AI模型输出的流场结果，工程师难以追溯其推导逻辑与决策依据。

故障诊断因果关系模糊AI识别动力设备故障时，仅能输出故障类型，无法明确故障诱因的传导路径。

优化方案决策逻辑难量化AI给出的动力系统参数优化方案，无法量化各参数对能效提升的贡献占比。未来发展趋势05多模态大模型深度融合

多模态数据协同优化动力系统运行融合传感器数据、热成像画面等多模态信息，像火电厂借助该模型精准调控机组，提升能效超8%。

多模态大模型辅助复杂热物理场景模拟整合数值计算、实验影像等多模态数据，为航空发动机热端部件模拟提供更精准的预测结果。

多模态交互实现动力工程智能运维结合语音指令、设备运维报表等多模态信息，通过大模型实现电厂设备故障的快速诊断与预警。数字孪生落地应用01电站全生命周期数字孪生运维依托数字孪生技术，可实时模拟三峡电站设备运行状态，提前预判故障，提升运维效率与安全性。02工业锅炉数字孪生优化调控构建工业锅炉数字孪生模型，可精准匹配钢铁厂生产需求，动态调整燃烧参数，降低能耗与污染物排放。03新能源电站数字孪生协同调度搭建风光储一体化电站数字孪生系统，能智能协调青海光伏电站与风电电站出力，保障电网稳定供能。跨领域交叉创新方向

AI与可再生能源系统耦合优化AI可结合风能、太阳能特性，通过智能算法调度能源输出，如特斯拉