人工智能在燃烧反应流中的应用

人工智能在反应流与燃烧中的应用背景

1.化学反应和燃烧建模

人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，已经在化学反应和燃烧建模中展现出巨大潜力。通过训练神经网络模型，可以更准确地预测化学反应的动力学行为和燃烧过程中的物种浓度变化。例如，Blasco等人使用人工神经网络（ANN）在氢气湍流燃烧的联合PDF/Monte Carlo模拟中预测化学动力学，结果显示ANN在时间和内存效率方面表现出色。在具体的燃烧建模中，ANN可以替代传统的微分方程求解器或查找表，直接从ANN中获取反应速率，从而提高计算效率和准确性。Sen等人成功地将ANN作为湍流火焰的化学动力学积分器，发现ANN在记忆和时间效率方面表现出色。

2．发动机性能预测与优化

人工智能技术在内燃机（IC）发动机性能预测与优化中也取得了显著成果。通过机器学习算法，可以分析发动机运行数据，预测其性能指标（如燃油效率、排放物生成等），并进行优化。例如，基于样本增量量子神经网络和改进型量子蜂群算法的智能燃烧优化方法，可以动态建立燃煤锅炉的NOx排放浓度和煤耗的综合优化模型，并实现模型参数的滚动优化，以保证模型的辨识能力和泛化能力。在柴油和火花点火发动机以及燃气发动机的建模和控制中，人工智能技术同样发挥了重要作用。通过训练多变量回归模型和神经网络算法，可以准确预测发动机的燃烧速度和性能参数，从而提高发动机的运行效率和可靠性。

3.燃烧不稳定性预测与控制

燃烧不稳定性是影响发动机性能和安全性的关键问题。人工智能技术可以通过分析火焰强度、温度、压力等多物理场数据，预测燃烧不稳定性，并采取相应的控制措施。例如，基于无监督学习的湍流燃烧区域识别方法，可以准确定义火焰面和识别反应区域，从而定量研究湍流燃烧效率与局部熄火现象。深度学习框架在氢燃料湍流燃烧模拟中的应用，展示了通过减少计算资源消耗来深入探索结果的潜力。ANN技术结合火焰生成面（FGM）模型的应用，可以缓解FGM模型的记忆问题，并通过多个ANN在热力学空间中划分样本子域，获取专门为每个子域设计的ANN。

4.自动化流化学与多相反应器优化

人工智能技术在自动化流化学和多相反应器优化中也展现出巨大潜力。通过引入人工智能算法与反应网络研究的融合，可以突破人类大脑性能和视觉认知的极限，深入了解化学过程机理，并实现过程机理的可视化。例如，基于图卷积神经网络的反应特征智能迁移学习算法，可以从反应网络图的本征拓扑结构出发，逐步深入研究，并提出一套由非结构化的反应机理出发进行可解释性的过程分析和过程建模的智能化过程。在粗馏塔单位参数优化等应用场景中，人工智能技术同样展现出巨大潜力。通过训练多变量回归模型和神经网络算法，可以准确预测粗馏塔的操作参数，并进行优化，从而提高生产效率和产品质量。

5.节能减排与环境保护

通过提高燃烧效率和优化发动机性能，人工智能技术在节能减排和环境保护方面也发挥了重要作用。例如，在火电厂燃煤锅炉智能燃烧优化中，样本增量量子神经网络可以动态建立NOx排放浓度和煤耗的综合优化模型，并实现模型参数的滚动优化，以保证模型的辨识能力和泛化能力。在化工过程中，人工智能技术可以通过优化工艺参数，减少废气排放和资源消耗，从而实现绿色制造和可持续发展。

6.数据驱动的燃烧研究

近年来，数据驱动的燃烧研究取得了显著进展。通过开发开源计算平台（如DeepFlame），可以加速反应流模拟的速度，并提高模拟结果的准确性。DeepFlame平台利用深度学习技术赋能反应流模拟计算，解决了传统方法在精度与效率之间的权衡问题。在这一过程中，研究人员采用了多种人工智能算法和技术（如ANN、SOM等），通过减少计算资源消耗来深入探索燃烧结果。

7．智能算法与反应网络研究的融合

创新性的人工智能算法与反应网络研究的融合正在突破人类大脑性能和人类视觉认知的极限。例如，在分子炼油技术框架下的新炼油过程中，可以利用前期研究中总结的反应知识改进并迁移所提出的人工智能技术，实现分子炼油过程全流程物质转化的“透明工程”。这种融合不仅提高了过程分析和过程建模的智能化水平，还为材料科学、核能技术等领域带来了新的发展机遇。

反应流模拟中的人工智能方法

1.化学反应计算：化学反应计算是反应流模拟的核心，涉及燃料或化学物质之间的化学反应过程。通过构建化学反应机理表征这些反应过程，可以准确模拟燃烧过程的组分质量分数分布、点/熄火现象等。传统的化学反应动力学机理往往包含数百组分与数千基元反应，数值刚性强、计算开销大，因此大型燃烧模拟往往无法直接选用详细机理。

2.燃烧模型构建：燃烧模型控制着化学反应和湍流相互作用的形式和程度，极大地影响燃烧进程、释热分布等宏观表现。设计高效、低排放的内燃机需要对燃烧过程的化学反应进行准确仿真，而详细的化学反应动力学机理往往包含数百组分与数千基元反应。

3.发动机性能预测与优化：通过机器学习和深度学习技术，可以提高燃烧效率，优化发动机性能。例如，DeepFlame平台结合了计算流体动力学库OpenFOAM、机器学习框架Torch和化学动力学程序Cantera的优势，通过跨库函数和数据接口的复杂性最小化，实现了代码维护、扩展和升级的简单清晰的工作流程。

4.燃烧不稳定性预测与控制：燃烧不稳定性是影响发动机性能和安全性的关键因素。通过人工智能技术，可以预测并控制燃烧不稳定性。例如，DeepFlame平台在高斯随机激励下的湍流火焰稳定性模拟中表现出色，能够准确预测火焰的稳定性。

5.自动化流化学：人工智能在自动化流化学中的应用包括多相反应器优化和粗馏塔单位参数优化等。通过机器学习算法和离线训练模型，可以解决复杂的流体力学问题和传递现象，实现过程机理的可视化和物质转化透明工程。

6.多相反应器优化：多相反应器是过程工程领域的热点方向之一。随着试验测量技术及高性能计算机的快速发展，研究者可以获取高精度的多维瞬态流场数据集。机器学习作为一门新兴学科，越来越广泛地应用于数据挖掘、图像识别、智能控制等领域。例如，神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型和聚类算法模型等常用方法被应用于多相反应器中流场本构模型构建、流场图像重构、流型识别、流场关键参数预测及优化等方面。

7.粗馏塔单位参数优化：人工智能在粗馏塔单位参数优化中的应用包括基于图卷积神经网络的反应特征智能迁移学习算法等。这些算法从反应网络图的本征拓扑结构出发，逐步深入研究，提出一套由非结构化的反应机理出发进行可解释性的过程分析和过程建模的智能化过程。

选自计算模拟大讲堂