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工业余热回收系统的AI优化设计与控制1

工业余热回收系统的AI优化设计与控制

摘要

工业余热回收系统作为节能减排的关键技术，在”双碳”目标背景下具有重要战略意

义。本报告系统研究了人工智能技术在工业余热回收系统优化设计与控制中的应用，提

出了基于深度学习的余热资源评估模型、多目标优化算法和智能控制策略。通过分析钢

铁、化工、建材等高耗能行业的余热回收现状，构建了涵盖数据采集、特征工程、模型训

练、系统部署的完整技术路线。研究结果表明，AI优化可使余热回收效率提升1525%，

系统投资回收期缩短12年。报告还详细阐述了实施路径、经济效益评估、风险控制及

保障措施，为工业余热回收系统的智能化升级提供了系统性解决方案。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着全球气候变化问题日益严峻，中国提出”碳达峰、碳中和”双碳目标，工业领域

作为能源消耗和碳排放的主要来源，面临巨大减排压力。据国家统计局数据显示，2022

年我国工业能源消费量占全国总消费量的65%以上，其中约3050%的能量以余热形式

排放。工业余热回收技术成为提高能源利用效率、降低碳排放的关键途径。然而，传统

余热回收系统存在设计保守、控制粗放、适应性差等问题，导致实际回收效率远低于理

论值。人工智能技术的快速发展为解决这些问题提供了新思路，通过数据驱动的方法可

实现余热回收系统的精准建模、优化设计和智能控制，对推动工业绿色低碳转型具有重

要意义。

1.2国内外研究现状

国外在工业余热回收领域研究起步较早，美国能源部(DOE)发布的《工业能效技

术路线图》将余热回收列为重点发展技术，欧盟”地平线2020”计划资助了多个余热回

收智能化项目。学术研究方面，MIT团队开发了基于强化学习的余热回收系统优化方

法，德国弗劳恩霍夫研究所提出了工业余热资源评估的AI模型。国内研究近年来发展

迅速，清华大学、中科院等机构在余热回收机理研究方面取得突破，但智能化应用仍处

于起步阶段。据《中国工业余热回收技术发展报告》显示，目前国内工业余热回收率仅

为30%左右，与发达国家5060%的水平存在显著差距，AI技术应用潜力巨大。

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1.3研究目标与内容

本研究旨在构建完整的工业余热回收系统AI优化设计与控制体系，主要目标包括：

建立基于机器学习的余热资源评估方法，开发多目标优化设计算法，设计自适应智能控

制策略，形成可推广的工程应用方案。研究内容涵盖余热特性分析、数据采集与处理、

模型构建与训练、系统集成与验证等多个方面。通过理论创新与工程实践相结合，突破

传统余热回收技术瓶颈，为工业领域节能减排提供技术支撑。

1.4技术路线概述

本研究采用”理论分析数据建模算法开发系统集成”的技术路线。首先通过工业现场

调研和文献分析，明确不同行业余热特性；然后构建数据采集系统，获取温度、流量、压

力等关键参数；接着开发基于深度学习的评估模型和优化算法；最后设计智能控制系统

并进行工程验证。整个研究过程注重产学研结合，确保技术成果的实用性和可推广性。

1.5报告结构安排

本报告共分为14个章节，系统阐述工业余热回收系统AI优化设计与控制的理论

基础、技术方法、实施方案和保障措施。从政策环境分析到具体技术应用，从理论模型

构建到工程实践验证，形成完整的研究体系，为相关领域的研究和应用提供参考。

研究概述

2.1研究范围界定

本研究聚焦于温度在100500℃范围内的中低温工业余热，这类余热在钢铁、化工、

建材等行业普遍存在，回收价值高但技术难度大。研究重点包括余热资源评估、回收系

统设计优化、运行控制策略三个方面。在行业选择上，优先考虑钢铁、水泥、玻璃等高

耗能行业，这些行业余热排放量大且相对稳定，适合开展AI优化研究。研究尺度涵盖

设备级、工序级和工厂级三个层面，形成多层次优化体系。

2.2关键科学问题

研究需要解决三个关键科学问题：一是如何准确评估复杂工况下的余热资源潜力，

传统方法难以考虑动态变化因素；二是如何实现多目标约束下的系统设计优化，需要在

效率、成本、可靠性之间取得平衡；三是如何开发自适应控制策略，应对生产过程的不

确定性。这些问题的解决对于提高余热回收系统性能至关重要，也是AI