【摘 要】
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针对一台600 MW四角切圆锅炉建立了数值计算模型，综合考虑了一次风率、主燃区过量空气系数、燃烧器摆角以及SOFA喷嘴竖直摆角等运行参数的影响，设计L16(45)正交工况获得了100%BMCR、75%THA、50%THA以及35%BMCR负荷下锅炉水冷壁壁面的热流量，各工况下螺旋管圈水冷壁的壁温分布通过耦合壁面吸热量、水动力特性与壁温计算得到。由于正交工况参数设置的不连续性，建立了机器学习模型，实
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFB0602102）；
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针对一台600 MW四角切圆锅炉建立了数值计算模型，综合考虑了一次风率、主燃区过量空气系数、燃烧器摆角以及SOFA喷嘴竖直摆角等运行参数的影响，设计L16(45)正交工况获得了100%BMCR、75%THA、50%THA以及35%BMCR负荷下锅炉水冷壁壁面的热流量，各工况下螺旋管圈水冷壁的壁温分布通过耦合壁面吸热量、水动力特性与壁温计算得到。由于正交工况参数设置的不连续性，建立了机器学习模型，实现了正交工况覆盖参数范围内的螺旋管圈水冷壁壁温分布预测。研究结果表明：在亚临界工况下，螺旋管圈水冷壁在燃烧器高度区域内出现730 K的温度峰值；锅炉在变负荷过程中，当炉膛火焰中心高度与管内工质相变起始高度重合时，易发生传热恶化导致壁温激升；机器学习算法中集成学习算法在壁温数据的训练集和测试集上拟合优度R2均达到了0.99，能够适用于宽负荷下锅炉水冷壁壁温预测。同时，机器学习算法建立了壁温分布与锅炉运行参数之间的映射关系，后续研究可通过优化算法合理调整优化运行参数，保障水冷壁的壁温安全。
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