アンモニアは低炭素燃料として産業燃焼分野で重要な応用展望を持つが、液体アンモニアの気化プロセスの動的特性は複雑であり、従来の機構モデルでは高精度な制御要求を満たすことが困難である。アンモニア混焼システムにおける液体アンモニア気化プロセスのモデリング精度不足による制御不安定問題に対して、機構とデータを融合した動的モデリング手法を提案する。熱力学の法則に基づく非線形機構モデルと、再帰型ファジィC平均（RFCM）クラスタリングおよび再帰最小二乗（RLS）アルゴリズムに基づくデータ駆動モデルを組み合わせ、自適応重み最適化を備えたハイブリッド動的モデルを構築し、さらに解耦制御戦略を開発して気化システムの精密調節を実現した。実験検証の結果、提案モデルは液体アンモニア気化プロセスの予測精度を大幅に向上させ、本動的モデルに基づく解耦制御方式は安定したアンモニア供給を実現し、機構とデータ融合の動的モデルの制御システムへの有効性と工学的実用性を検証した。本手法はアンモニア燃料燃焼システムのインテリジェント制御に有効な解決策を提供し、クリーンエネルギー技術の工学的応用に広く価値を持つ。

石炭-アンモニア混焼;液体アンモニア気化;動的モデリング;RFCM-RLSアルゴリズム;解耦制御;シミュレーション分析