AI锅炉燃烧优化定制：烟气含氧量与配风寻优

工业锅炉的燃烧调整长期依赖老师傅看火与固定风煤比，负荷、煤质一变，排烟氧量就容易漂移，热效率随之波动。行业AI实验室本期实验聚焦一个更收敛的问题：在不改动燃烧器与DCS硬件的前提下，仅用既有的烟气含氧量、排烟温度、炉膛负压、主蒸汽流量与风门开度等测点，能否给出可执行的配风建议。

做法分两层：先用工况聚类把运行数据切成稳定段与过渡段，稳定段训练氧量与排烟热损失的软测量模型；过渡段不建模，只做边界识别，避免把负荷升降过程误判为燃烧恶化。模型输出不是直接写设定值，而是以“风门微调量+允许区间”的形式交给操作员，并保留人工确认环节。

要点：某试点锅炉上，排烟氧量波动由±1.2%收窄至±0.7%，吨蒸汽燃料消耗下降约1.8%，未出现低氧燃烧导致的CO升高。下一步计划将煤质软测量与飞灰含碳量纳入目标函数，把推荐从离线提示推进到带安全约束的小步长闭环寻优。