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龙图腾网获悉光大环境科技(中国)有限公司;光大环保技术研究院(南京)有限公司;光大环保技术研究院(深圳)有限公司申请的专利一种基于深度卷积神经网络的高效燃烧控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116906910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311080459.2，技术领域涉及：F23G5/50；该发明授权一种基于深度卷积神经网络的高效燃烧控制方法及系统是由王进;陈洪永;周国顺;朱真真;赵栗设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度卷积神经网络的高效燃烧控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的高效燃烧控制方法及系统，基于炉内全方位摄像头对火焰进行成像，再利用深度卷积神经网络模型对燃烧效率指标进行学习和诊断，在不对炉内火焰进行入侵式探测的前提下获得关键燃烧信息，且具有低延时、高可靠性的优点；并且以预测的CO、灰渣含碳量为核心控制基准的燃烧控制方法具有提高燃烧效率的天然优势，并始终保持CO排放处于高度可控状态，是下一步燃烧控制技术发展的主要方向；另外以现有余热锅炉出口氧量、烟囱CEMS作为辅助控制指标可以确保整套燃烧控制模式无漏洞，安全无隐患；本方案解决了焚烧炉负荷波动大、CO瞬时超标难控制以及过量空气系数高，增加燃烧安全性、提高燃烧效率的作用。

本发明授权一种基于深度卷积神经网络的高效燃烧控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积神经网络的高效燃烧控制方法，其特征在于，针对层燃型机械炉排式焚烧炉系统，执行以下步骤，实现对焚烧炉的实时燃烧控制： 步骤1：实时采集焚烧炉内火焰图像、焚烧炉内烟气中CO浓度、焚烧炉内排出的灰渣含碳量、焚烧炉出口O2量、预设各类型焚烧炉运行参数； 步骤2：基于火焰图像、烟气中CO浓度、灰渣含碳量、焚烧炉出口O2量、预设各类型焚烧炉运行参数，结合预设各类型焚烧炉设计规格参数，训练构建以火焰图像、焚烧炉出口O2量、预设各类型焚烧炉设计规格参数、预设各类型焚烧炉运行参数为输入，以烟气中CO浓度、灰渣含碳量为输出的燃烧预测模型； 步骤3：基于燃烧预测模型，获得实时预测的焚烧炉内烟气中CO浓度、焚烧炉内排出的灰渣含碳量； 步骤4：基于实时预测的焚烧炉内烟气中CO浓度、焚烧炉内排出的灰渣含碳量，结合实时焚烧炉出口O2量、焚烧炉烟囱CO量、预设焚烧炉出口O2量范围、预设焚烧炉内烟气中CO浓度目标值、以及预设焚烧炉内排出的灰渣含碳量目标值，实时获得焚烧炉中风机的开度值，通过控制风机的开度实现对焚烧炉的实时燃烧控制。

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