Furnace temperature three-dimensional distribution model based on the ReconBoost algorithm

doi:10.1016/j.energy.2025.137988

Furnace temperature three-dimensional distribution model based on the ReconBoost algorithm

2025-08-10

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DOI：10.1016/j.energy.2025.137988

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• 已建立预测煤粉锅炉三维温度分布的框架，该框架采用所提出的ReconBoost方法，能够在各种运行条件下实现对内部温度分布的快速准确预测。 • 通过对60种工况下的现场运行数据和计算流体动力学（CFD）数值模拟数据的重建与分类，本研究增加了建模数据的多样性，从而提升了模型的泛化能力和准确性。 • 引入了一种集成算法框架，该框架结合了用于快速非线性映射的极限学习机（ELM）、用于局部模式保留的K近邻（KNN）、用于迭代误差校正的自适应提升（AdaBoost）、用于深度特征提取的多层感知器（MLP），并以极端梯度提升（XGBoost）作为元学习器。

Keyword:

temperature distribution

coal-fired boilers

ReconBoost method

ensemble algorithm

machine learning

Furnace temperature three-dimensional distribution model based on the ReconBoost algorithm

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