WANG Tianyi, ZHONG Wenqi, CHEN Xi, MA Qilei, GU Yonghua, DONG Wenli, PAN Zhichao
数字孪生技术是能源行业的一项前沿技术,能够预测设备的实时运行数据,实现性能监测和运行优化。然而,目前仍缺乏有效的方法来校准数字孪生预测结果并将其与有限的现场测量数据融合,特别是对于涉及复杂多相流和化学反应的设备,如燃煤锅炉。本研究以燃煤锅炉水冷壁温度监测为例,提出了一种数字孪生方法,该方法能够实时重构高空间分辨率的水冷壁温度分布,并利用现场测量的水冷壁温度数据进行校准。该数字孪生通过融合CFD(计算流体力学)计算结果和测量数据,基于缺失数据的本征正交分解(Gappy POD)降阶模型构建。首先,对数字孪生的重构精度进行了初步验证,并探讨了实现精准重构所需的最少测点数。随后,提出了一种改进的均匀数据采集方法。接着,比较了数字孪生方法与传统CFD计算在计算时间上的差异。最后,通过实际运行锅炉的现场测量温度进一步验证了该重构方法的可靠性。研究结果表明,所建立的数字孪生能够精确重构水冷壁温度,并实现实时计算。在原始数据采集方法下,39个测点已足以准确重构温度分布。所提出的均匀数据采集方法进一步将四个测试工况的平均相对误差降低至0.4%以下,而在误差较大的工况1和工况3中,采用约束技术后,误差分别降低至0.374%和0.345%。此外,与CFD计算相比,该数字孪生方法显著减少了计算时间。工程应用表明,重构温度与现场测量数据高度一致。所建立的水冷壁温度数字孪生有助于水冷壁过热检测和运行优化。