机器学习重构轴对称火焰温度场与CO2浓度场

"这篇文章主要探讨了利用机器学习技术改进轴对称层流扩散火焰的二维温度场和二氧化碳(CO2)浓度场的同步重建方法。传统的方法基于可调谐二极管激光吸收光谱法(TDLAS)和反演重建算法，需要复杂的空间轴向和径向多视线扫描，效率较低。研究者建立了一个基于4.2μm中红外TDLAS激光测量系统的机器学习模型，该模型能通过火焰中心轴向的单次扫描高效地重建温度场和CO2浓度场，减少了实验测量数据的需求，简化了实验过程，并提高了反演重建的准确性。" 文章深入介绍了如何应用机器学习技术来优化火焰监测和分析。在传统的TDLAS技术中，获取二维温度场和CO2浓度场的信息通常涉及到复杂的空间扫描，这不仅增加了硬件系统的复杂性，也降低了数据处理的速度。然而，研究人员提出的机器学习模型提供了一种创新的解决方案，它只需要沿着火焰中心轴向进行一次扫描，就能快速、同步地重建温度和浓度场。 这个机器学习模型是针对轴对称层流扩散火焰设计的，它能够有效地处理中红外TDLAS激光测量系统收集的数据。通过训练模型识别和解析这些数据，模型可以预测火焰的温度分布和CO2浓度，大大提升了反演重建的效率。与传统方法相比，这种方法显著减少了所需的实验数据量，简化了实验操作，同时提升了重建结果的精度。 关键词中的"光谱学"指的是TDLAS技术的基础，这是一种利用特定波长的激光吸收特性来探测气体浓度的技术。"层流火焰"是指火焰在没有湍流干扰的情况下呈现的稳定燃烧状态，这种火焰的特性对于理解和控制燃烧过程至关重要。"机器学习"是本文的核心工具，通过学习和理解大量数据，模型能够自主优化其预测能力。"温度"和"浓度"是测量的主要参数，对理解和控制燃烧过程有着直接影响。 这篇研究展示了机器学习在解决复杂科学问题，如火焰分析中的巨大潜力，为未来优化燃烧过程监控和控制提供了新的途径。这种方法不仅简化了实验步骤，还提高了数据分析的效率，对于工业燃烧、能源利用以及环境监测等领域具有重要的实践意义。