1. 算法概述

燃烧路径监测算法基于计算机视觉、热力学建模及机器学习技术，通过传感器数据（如红外成像、光谱分析）实时捕捉燃烧过程中的温度场、火焰形态及化学组分变化，构建动态燃烧路径模型。其核心目标包括：

• 效率优化：减少燃料浪费，提升热能转化率；

• 安全预警：识别异常燃烧模式（如回火、脱火）；

• 排放控制：降低氮氧化物（NOx）、颗粒物等污染物生成。

2. 技术实现路径

• 数据采集层：多模态传感器（红外/紫外摄像头、压力传感器）实时获取燃烧数据；

• 算法处理层：

• 火焰形态识别：基于深度学习（如CNN）分割火焰区域，计算燃烧面积、亮度分布；

• 热力学路径建模：结合流体力学方程（如Navier-Stokes）与化学反应动力学，模拟燃烧路径；

• 异常检测：通过LSTM时间序列模型预测燃烧状态偏离，触发预警；

• 决策输出层：生成优化建议（如调整供氧量、燃料配比）或直接联动控制系统。

3. 应用场景

• 工业锅炉：动态调节燃烧参数，降低能耗与碳排放；

• 航空航天：监测火箭发动机燃烧稳定性，保障发射安全；

• 能源发电：优化燃气轮机燃烧效率，减少污染物排放。

4. 未来趋势

• 多物理场耦合建模：融合热、流、化学多学科数据，提升预测精度；

• 边缘计算与AIoT：实现燃烧监测的实时性与低延迟响应；

• 数字孪生技术：构建虚拟燃烧环境，模拟极端工况下的路径演化。