AI在工程热物理中的应用

20XX/XX/XXAI在工程热物理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

工程热物理与AI基础概述02

AI在工程热物理的落地场景03

AI在工程热物理的典型案例04

当前落地应用面临的挑战05

AI在领域的未来发展趋势工程热物理与AI基础概述01热能转换与利用研究聚焦化石能源、可再生能源等的高效转换，如超超临界发电技术提升火电能源利用效率。热传递过程机理研究探究导热、对流、辐射等热传递规律，像航空发动机热端部件的热防护设计就依赖此类研究。热力系统优化研究针对各类热力系统开展性能优化，比如城市集中供热系统的智能调控方案设计。工程热物理研究范畴AI赋能的核心价值提升热物理仿真效率AI可替代传统数值模拟，如在航天发动机热仿真中，将运算时长从数周压缩至数小时。挖掘热物理规律AI能从海量实验数据中提炼规律，如通过分析锅炉运行数据，优化燃烧调控策略。实现热系统智能管控AI可实时调整热系统参数，如在集中供暖系统中，动态调控温度降低能耗约15%。AI在工程热物理的落地场景02热物理场的预测重构燃烧室温度场预测借助AI算法可精准预测航空发动机燃烧室温度场，为优化燃烧效率、降低能耗提供数据支撑。换热器流场重构利用AI对换热器内部流场进行智能重构，像板式换热器可通过该技术提升换热均匀性与稳定性。锅炉炉膛热辐射场预测AI能基于运行数据预测锅炉炉膛热辐射场，助力火力发电厂精准调控，减少污染物排放。航空发动机燃烧室流场优化借助AI算法模拟燃烧室复杂流场，中航工业以此优化燃油喷射角度，提升燃烧效率与热利用率。核电反应堆冷却系统传热优化利用AI分析反应堆冷却剂流动数据，秦山核电站通过调整流速分配，强化传热效果保障机组安全。化工换热器换热效率优化AI建模预测换热器内流体状态，万华化学据此改进换热结构，降低能耗的同时提升产能约8%。流动传热过程优化热系统故障诊断

基于AI的锅炉故障预判通过机器学习算法分析锅炉运行数据，像大唐电力的锅炉系统，可提前72小时预判管道泄漏故障。

AI辅助制冷机组故障定位利用深度学习模型识别制冷机组异常参数，如格力的智能制冷系统，能精准定位压缩机故障点。

AI驱动热交换器故障诊断借助神经网络分析热交换器的温度、压力数据，可快速判定结垢、堵塞等常见故障类型。热力学参数反演基于AI的燃气轮机热力参数反演AI算法可快速反演燃气轮机内部温度、压力参数，GE公司借此优化机组运行效率。AI辅助航空发动机热边界参数反演利用神经网络反演航空发动机热边界参数，中航工业已将其用于发动机性能监测。AI在工程热物理的典型案例03基于CNN的压气机流场快速预测国内某航空航天院所采用CNN模型，仅需数秒即可完成压气机流场高精度预测，大幅缩短研发周期。基于Transformer的涡轮叶栅流场智能模拟西门子能源利用Transformer模型，精准模拟涡轮叶栅复杂流场，为涡轮叶片优化设计提供可靠依据。基于强化学习的风机流场主动调控预测金风科技借助强化学习算法，实时预测风机流场变化，实现风电机组的高效稳定运行。叶轮机械流场预测换热设备结构优化

基于AI的翅片结构参数优化借助机器学习算法，海尔对空调换热器翅片参数迭代优化，换热效率提升12%，能耗降低8%。

AI驱动的流道布局智能设计中科院工程热物理所利用AI模拟流场，优化板式换热器流道，换热均匀性提升20%。

基于深度学习的换热结构轻量化设计西门子通过深度学习模型优化工业换热器结构，在保证换热效果的前提下，减重15%。动力电池热故障预警

基于CNN的电池温度异常识别利用卷积神经网络实时分析电池温度数据，像宁德时代的预警系统可精准捕捉热失控前兆。

LSTM模型预测热故障演化趋势长短期记忆网络能学习电池热行为规律，提前数小时预判故障发展，为车企争取处置时间。

多传感器融合的AI预警系统结合温度、电压等多维度数据，特斯拉的AI系统可全面监测电池状态，降低热故障风险。航空发动机热反演设计AI驱动燃烧室温度场反演借助深度学习模型，通过燃烧室壁面温度数据反演内部温度场，如GE9X发动机以此优化燃烧效率。AI辅助涡轮叶片热载荷反演利用机器学习算法，结合叶片表面测温数据反演热载荷分布，助力罗罗遄达XWB叶片精准热防护设计。AI实现热边界条件反演依托神经网络分析航空发动机试车数据，反演复杂热边界条件，为CFM56发动机热设计提供精准参数。锅炉燃烧过程调控AI优化燃烧配风策略依托大数据训练的AI模型，可实时调整锅炉配风比例，如华能某电厂借此降低氮氧化物排放超15%。AI预判燃烧故障风险AI通过监测炉内温度、压力等参数，提前预判结焦、熄火等故障，国内多家火电企业已应用该系统。AI实现燃烧负荷动态适配AI能根据电网负荷需求实时调节锅炉燃烧强度，像国家能源集团旗下电厂就借此提升了调峰响应速度。当前落地应用面临的挑战04实验数据样本不均衡工程热物理领域多聚焦极端工况，普通工况数据冗余，极端场景数据稀缺，难以为AI提供均衡训练样本。专业标注人才缺口大热物理数据标注需懂流体力学、热力学专业知识，这类复合型人才稀缺，导致标注效率低、错误率高。动态数据标注难度高如燃气轮机动态运行数据随工况实时变化，标注时难精准匹配参数关联，易出现标注偏差影响AI精度。数据质量与标注问题泛化能力待提升跨工况适配难度大AI模型多在单一热工况下训练，面对航空发动机变工况运行场景，易出现预测精度骤降问题。跨设备适配性不足针对某型燃气轮机训练的AI模型，直接应用于同类型不同参数的机组时，故障识别准确率大幅降低。极端环境适配能力弱在超高温、高腐蚀的化工热设备场景中，现有AI模型难以稳定输出精准的热性能预测结果。AI在领域的未来发展趋势05物理信息融合AI模型

多尺度物理信息嵌入AI模型这类模型可结合微观分子运动与宏观热流规律，像在航空发动机热分析中提升仿真精度。

实时物理约束AI动态预测模型该模型能依托实时热物理数据动态调整参数，可应用于电站锅炉的智能温控预警场景。

跨域物理规则迁移AI模型它可将航天热控的物理规则迁移至新能源储能热管理，打破不同工程热场景的技术壁垒。多尺度耦合AI应用跨尺度数据融合建模

借助AI实现从微观分子到宏观系统的数据融合，如用机器学习整合CFD与分子动力学模拟数据。多尺度实时协同仿真

依托AI构建实时交互的多尺度仿真平台，助力航空发动机热端部件的动态性能精准预测。跨尺度智能优化调控

利用AI算法统筹多尺度参数，实现工业锅炉燃烧系统从炉膛到喷嘴的全流程智能调控。AI与实验融合研究

AI辅助实验参数智能优化依托机器学习