كنتيجة مهمة تعكس عملية الاحتراق، يرتبط توزيع درجة الحرارة داخل الفرن بأمان وكفاءة عملية الاحتراق ومستوى انبعاثات الملوثات، وله أهمية كبيرة في دراسة التحكم في الغلاية وعملية الاحتراق داخل الفرن. نظرًا للدقة العالية في الوقت والمكان وسهولة التنفيذ الميداني، فإن طريقة التصوير الإشعاعي مناسبة لإعادة بناء مجال درجة الحرارة داخل الفرن. بناءً على ذلك، تم اقتراح تقنية قياس مجال درجة الحرارة داخل الفرن أونلاين تعتمد على التصوير الطبقي البصري، وتستخدم خوارزمية إعادة البناء التي تجمع بين التعلم العميق وخوارزمية التنظيم لحل مشكلة سوء التعريف أثناء إعادة بناء مجال درجة الحرارة. أولاً، يتم بناء نموذج التصوير الإشعاعي بناءً على أبعاد الفرن، وخصائص إشعاع الوسط، وموقع تركيب كاميرا CCD، ويتم الحصول على بيانات كثيرة من خلال الحساب الأمامي؛ ثم، يتم العثور على معلمة التنظيم التابعة لتخوينوف المناسبة من خلال خوارزمية التحسين التلقائي لإنشاء مجموعة بيانات تدريب، مع تقييم الدقة والثبات للحل؛ وأخيرًا، يتم بناء نموذج شبكة عصبونية عميقة لتوقع أفضل معلمة تنظيم، ومن ثم إعادة بناء مجال درجة الحرارة. أظهرت النتائج أن خوارزمية إعادة بناء مجال درجة الحرارة المقترحة تحقق خطأ أقل من 5٪ ودقة جيدة. بعد إضافة خطأ القياس، يظل الخطأ في إعادة البناء ضمن 5٪، مما يدل على متانة الطريقة. في الوقت نفسه، تتميز هذه الطريقة بكفاءة حسابية عالية، مما يلبي متطلبات المراقبة الفورية لمجال درجة الحرارة.

غلاية فحم;مجال درجة الحرارة;تصوير طبقي بصري;قياس أونلاين;شبكة عصبونية عميقة