- 文献综述（或调研报告）：
摘要：
“智慧电厂”是电厂行业近来十分流行的名词，为了这一理念的实现，各行各业都在此领域做出了不少贡献。燃煤锅炉是大型火电机组的心脏，对于锅炉来说，其高效低污染地运行一直是世界性的技术难题，其中一个重要原因是锅炉内部燃烧和传热过程的建模仍不完备，进而影响了锅炉的精确调控与运行优化。在此，我们希望采用CFD与元胞自动机相结合的方法，实现基于有限工况点CFD模拟数据的宽工况范围炉内流场的三维快速重建，并构建可视化的软件平台，实现重建后流场的三维交互式显示，进一步实现其在工程方面上的应用。
引言：
2014 年 12 月，我国首次提出了“中国制造 2025”这一概念；2015 年 3 月 5 日，李克强总理在全国人民代表大会所作的《政府工作报告》中，首次提出了“中国制造 2025”这一宏大计划。《中国制造 2025》提出要通过两化融合发展来实现这制造业强国这一目标，而党的十八大也提出，要用信息化和工业化两化深度融合来引领和带动整个制造业的发展，这也是我国制造业所要占据的一个制高点。在我们目前对锅炉设备进行数值模拟的同时，我们也要将信息化、物联网代入到电厂，将数值模拟结果可视化，同时解决CFD每进行一次模拟计算需要花费数十小时这个时间问题，使使用者能在工况变化短时间内获得模拟结果，提高此项目的工程实用性。
- 锅炉内部燃烧问题解决方案探讨
中国特种设备检测研究院的赵加星，潘晴川，刘涛的《分析智能控制在火电站锅炉燃烧系统中的应用》在解决此方案时提出将智能控制应用到火电站锅炉燃烧系统，主要探讨了遗传算法、人工智能、模糊控制等智能控制技术的应用。遗传算法是模拟达尔文生物进化论中自然选择和遗传生物进化过程的计算模型，是一种模拟自然进化选择最优的方式。模糊控制理论是根据人的知识对控制对象进行控制的一种方法，因此又称为语言控制它的核心部分为模糊控制器，模糊控制器由计算机进行控制。人工智能方面，内部燃烧问题仍然是比较棘手的问题。为此，我们需要另辟捷径。
我们寻求了元胞自动机这个方法，在Bing.W 和Qian.F的
《Three dimensional gas dispersion modeling using cellular automata and artificial neural network in urban environment》就展示了如何运用元胞自动机CA和人工神经网络ANN来解决复杂城市环境中的气体扩散模拟问题。在运用CFD解决问题的时候，他们也遇到了CFD耗时的计算和复杂的建模过程导致了他们应用十分有限。为此他们在FDS（灾动态模拟器）基础上选取了100个点，以此进行网络训练，最终，基于ANN的CA模型完成计算所需的时间为10分钟，远胜于原FDS的30分钟，在时间应急方面的问题，这篇论文把人工神经网络与元胞自动机整合，用于气体扩散模拟，并最终达到了初衷。作为一个成功案例，这给予了很大的启发，也是鼓舞我们将CFD与元胞自动机相结合，来实现基于有限工况点CFD模拟数据的宽工况范围炉内流场的三维快速重建的一个重要支撑。
- 炉内流场CFD模拟
热能动力锅炉燃烧过程分为三个阶段，预热、燃烧及燃尽阶段。预热时燃料蒸发，燃烧之前将燃料烘干，并进行适当热处理，再增加温度。在此情况下，煤炭热能动力燃烧会十分充分，能够将煤炭中的水分彻底去除，从而形成焦炭。预热阶段之后，燃料已经挥发彻底，在挥发酚燃尽之后，剩下的焦炭开始燃烧，然后进入燃烧阶段。在此阶段，燃料燃烧需要具备充分的氧气，与氧气有机接触，燃料才能够剧烈燃烧，从而释放热量。在经过既定时间的燃烧后，燃料的可燃烧部分已经全部燃烧殆尽，只有其中小部分因为炭灰包裹尚未燃烧，在燃尽阶段，不能终止供氧，需要持续通入一定氧气，从而促使剩余的燃料充分燃烧，进而有效保障燃烧的充分利用率。
在此理论理解基础上进行炉膛的流场模拟，运用软件Fluent建立数学模型及边界条件，已知工况及机组参数，前期工作中已获得了大唐南电660MW超超临界机组约100组左右的CFD数值计算数据以及两次工程试验的现场数据，项目可进一步进行。
- 元胞自动机CA和人工神经网络ANN
元胞自动机（CA）已被用作复杂物理建模过程的有效工具。不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。ANN的关键部分是选择适当的输入和输出变量，神经网络工作将按以下步骤设计：
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