在能源环保场景里，锅炉燃烧优化常被做成“调风门、改配风”的经验问题。AI实验室本期围绕一台20 t/h燃气蒸汽锅炉做小规模试验：以烟气含氧量、排烟温度、炉膛负压、蒸汽流量与压力为输入，建立燃烧效率与NOx排放的双目标代理模型，再用约束寻优给出风门与燃气阀建议值，由运行人员确认后下发。目标不是全自动，而是把可调区间和风险边界显式呈现。
当前进展：
- 在60%、75%、90%三组典型负荷下，模型建议值将排烟含氧量稳定在3.2%~3.8%，蒸汽单耗较基线下降约2.1%，NOx波动未超出原有控制限值；
- 引入操作相似度过滤，剔除煤气管网压力异常与负荷骤变时段样本，减少误建议。
下一步计划把工况漂移检测与在线小样本更新接入，并补充烟气再循环阀位作为可调变量，在更多负荷段验证稳定性。边界仍在于现场允许的调节幅度与排放合规优先。
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