摘要
本发明公开了一种煤‑生物质流化床分级燃烧的数字孪生方法及系统，该方法建立了包括三维仿真数据和煤‑生物质流化床锅炉的运行数据的综合数据库；利用神经网络分别对气相和颗粒相进行建模并耦合，得到煤‑生物质燃烧模型，用于对煤‑生物质流化床锅炉的温度场、压力场及速度场进行预测；最后将所述煤‑生物质燃烧模型与煤‑生物质流化床的锅炉PLC系统集成实现数据传输，得到煤‑生物质燃烧数字孪生模型，实现实时控制和动态优化。本发明实现锅炉的在线实时预测，通过运行数据的持续积累与动态训练，实现模型的长期更新与智能化水平的持续提升。
