1. 工业设备燃烧测试中的核心应用

• 锅炉与燃烧器

• 监测目标：优化燃料与空气配比，减少氮氧化物（NOx）排放，提升热能转化率。

• 算法应用：通过红外成像与光谱分析，实时追踪火焰形态与温度场，结合热力学模型预测燃烧路径偏离，动态调整供氧量。

• 案例：在燃煤锅炉测试中，算法可降低NOx排放量达30%，同时提升燃烧效率5%-8%。

• 火箭发动机与航空发动机

• 监测目标：确保推进剂燃烧稳定性，防止振荡燃烧或熄火。

• 算法应用：基于激光拉曼光谱与超声波技术，实时监测燃烧室内压力波动与火焰形态，结合机器学习模型预测燃烧异常。

• 案例：在液体火箭发动机测试中，算法通过光谱分析识别燃烧产物分布，优化燃料喷射角度，提升燃烧效率10%以上。

• 工业窑炉与熔炉

• 监测目标：控制高温熔炼过程中的燃烧温度与路径，减少材料氧化与腐蚀。

• 算法应用：结合热电偶与气体传感器数据，构建燃烧路径动态模型，实时调整炉内气流分布。

• 案例：在钢铁高炉测试中，算法通过红外热像仪监测焦炭燃烧路径，优化炉内气流，降低能耗15%。

2. 材料燃烧性能测试中的关键作用

• 建筑材料防火测试

• 监测目标：评估墙体材料、地板、天花板等的燃烧行为，确保符合建筑法规（如EN 13501-1）。

• 算法应用：通过锥形量热仪测量材料的热释放速率（HRR）、总热释放量（THR）及烟密度，结合氧指数测试评估阻燃性能。

• 案例：在建筑外墙保温材料测试中，算法通过热释放速率曲线预测火灾蔓延速度，优化材料配方。

• 航空航天材料测试

• 监测目标：检测复合材料（如碳纤维、树脂基材料）在高温下的燃烧行为，评估热解过程与火焰传播路径。

• 算法应用：结合高速摄像机与红外热像仪，实时追踪材料燃烧路径，分析燃烧产物成分（如CO、HCN）。

• 案例：在飞机机舱内饰材料测试中，算法通过燃烧路径模拟优化阻燃剂配方，提升材料防火等级至V-0级。

• 新能源材料测试

• 监测目标：评估锂离子电池、氢燃料电池等材料的热失控特性，降低火灾风险。

• 算法应用：通过热滥用测试与气体分析，追踪热失控火焰传播路径，预测能量释放速率与烟气毒性。

• 案例：在电池热失控测试中，算法通过红外成像与光谱分析，量化热失控火焰的传播路径，优化电池隔热层设计。

3. 燃烧测试设备与算法的协同应用

• 锥形量热仪

• 功能：测量材料的热释放速率（HRR）、总热释放量（THR）、产烟量等参数。

• 算法协同：结合燃烧路径监测算法，实时分析火焰形态与温度分布，优化测试参数。

• 氧指数测试仪

• 功能：测定材料燃烧所需的最低氧气浓度（LOI），评估阻燃性能。

• 算法协同：通过算法动态调整氧气浓度，结合火焰形态识别，提升测试精度。

• 烟密度测试仪

• 功能：测量材料燃烧时产生的烟雾密度，评估火灾疏散安全性。

• 算法协同：结合光束衰减仪与燃烧路径算法，实时监测烟雾动态变化，优化烟密度测试标准。

4. 未来趋势与技术挑战

• 多物理场耦合建模

• 方向：融合热力学、流体力学与化学反应动力学，构建高精度燃烧路径模型。

• 挑战：复杂工况下的数据准确性、计算资源优化与实时性需求。

• AIoT与边缘计算

• 方向：通过嵌入式传感器与边缘计算节点，实现燃烧测试的实时响应与低延迟决策。

• 挑战：传感器稳定性、数据安全与算法部署成本。

• 数字孪生与虚拟仿真

• 方向：构建燃烧测试的数字孪生环境，模拟极端工况下的燃烧路径演化。

• 挑战：模型验证、多尺度仿真与跨学科数据融合。