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地下能源过程多场感知与智能控制技术
面向地下过程“不可见、难预测、难优化”等问题，构建感知、反演、预测、诊断与闭环控制一体化智能技术体系。
方向概述
多场感知与智能控制面向煤炭地下气化过程“地下不可见、状态难判断、过程难预测和工况难优化”等问题，融合实时感知、数字孪生、状态反演、动态预测、风险诊断和闭环控制技术。
通过地下过程信息获取和模型驱动分析，推动煤炭地下气化由经验控制向数字化、预测性和自主优化控制发展。
核心研究内容
- 多源实时感知获取地下过程中的压力、温度、流量及其他关键状态信息。
- 数字孪生建立地下气化过程物理系统与数字模型之间的动态映射。
- 多场耦合反演利用监测数据反演地下温度场、压力场、渗流场及反应状态。
- 动态预测利用三维元胞自动机、数据驱动模型及机器学习方法，预测燃空区和工况演化。
- 频域诊断通过压力等动态信号的频域特征识别异常工况。
- 模型预测控制综合模型预测和实时数据，实现地下气化工艺参数的滚动优化与闭环控制。
关键技术
- 数字孪生
- 多场耦合反演
- 三维元胞自动机
- 压力频域诊断
- 机器学习
- 模型预测控制
研究与应用方向
- 燃空区形态预测
- 安全稳定诊断
- 工艺参数优化
- 地下能源智能控制