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本课适合哪些人学习：
1、环境科学与工程、能源动力、化工过程机械相关专业的本科生 / 研究生
2、从事烟气脱硫、除尘、余热回收等环保装置设计的CFD仿真工程师
3、火电、钢铁、化工等行业环保岛 / 烟气治理线的技术人员与工艺工程师
4、想把 AI（XGBoost 等）与 CFD 机理模型结合做运行优化的数据工程师 / 算法工程师
5、从事智慧电厂、智慧环保岛、工业 AI 控制方案规划与实施的研发人员 / 技术管理者
6、已掌握基础 CFD，想向“AI CFD 跨学科应用”转型的仿真工程师
7、对环境系统建模与智能优化感兴趣、需要选题与方法的科研人员 / 高校教师
你会得到什么：
1.掌握湿法脱硫塔脱硫的全链路建模思路
2.理解从“烟气冷凝与除尘协同过程模型”→“喷淋室 / 鼓泡室多相流与脱硫模型”→“结构优化与 AI 运行优化”的完整技术路线。
3.学会针对湿法脱硫塔这类新装置，拆解多相流动、传热传质与化学反应耦合的建模方法。
4.掌握烟气冷凝与除尘协同过程的建模与效率估算方法
5.理解液膜 / 液滴捕尘机制，以及通道系统总除尘效率的计算流程。
6.能对余热回收器冷凝过程进行 CFD 建模，评估冷凝通量、微尘捕集效率等关键指标。
7.掌握湿法脱硫塔多相流与脱硫 CFD 建模要点
8.区分喷淋室（欧拉–拉格朗日）和鼓泡室（欧拉–欧拉）的多相流建模策略。
9.掌握钙法脱硫数学模型与 SO₂ 吸收增强因子等关键参数的处理方法。
10.学会通过气含率、速度场、SO₂ 浓度场等结果分析脱硫机理。
11.掌握脱硫影响因素分析与结构优化方法
12.理解散射管浸没深度、液气比、入口烟气量等单因子对脱硫效率的影响规律。
13.学会基于 CFD 结果对喷淋室（如双烟道入口）和鼓泡室（如圆形散射板）进行结构优化，并量化脱硫率提升幅度。
14.掌握基于 AI 的湿法脱硫塔运行优化方法
15.理解 DCS 运行数据→数据预处理→AI 预测模型（XGBoost 等）→权重分析→运行优化策略的完整流程。
16.学会利用特征重要性（如散射管浸没深度、氧化风管压力、入口烟温等）指导运行参数调整，提升脱硫效率、降低风机能耗与出口烟温。
17.建立“机理 数据”的跨学科研究思维
18.从传统“单一 CFD 仿真”升级为“CFD 机理建模 AI 数据驱动优化”的综合能力。
19.能将课程思路迁移到其他烟气多污染物控制装置（如喷淋塔、鼓泡塔、湿电除尘等）的智能优化设计中。
20.获得可直接复用的工程思路与部分代码框架
21.掌握湿法脱硫塔脱硫仿真的典型边界条件设置、网格划分与模型验证方法。
22.了解基于 Python 的 AI 建模流程（XGBoost 等），以及如何利用特征重要性指导运行优化与控制策略。
课程介绍：
5月16日20时，仿真秀主办的AI融合CAE主题月第五期将邀请我做《基于CFD AI烟气多污染物排放控制装置应用初探》讲座，核心聚焦火电、钢铁、化工等行业烟气多污染物治理场景，针对性解决行业核心痛点：传统CFD模拟耗时久、难以适配动态工况，且烟气多污染物协同控制精度不足、试验成本偏高。其应用价值显著，通过CFD与AI技术融合，可实现烟气多污染物排放的精准模拟与高效控制，大幅缩短仿真周期、降低治理成本，助力相关行业突破超低排放瓶颈，为企业提供可落地的技术参考，推动烟气治理向智能化、高效化转型，助力减污降碳协同发展。以下是直播的具体安排：
一、个人介绍
刘老师 博士，副教授，硕士生导师，湖南工商大学资源环境学院。
国家公派美国罗格斯大学访问学者，中国工业节能与清洁生产协会专家，湖南省科技项目评审专家。
研究方向：AI CFD在环境系统中的应用、能源环境大数据、烟气多污染物协同控制。主持/参与国家级、省部级项目10余项，发表国内外顶级期刊等论文20多篇，授权发明专利多项，获多项国家级/省级学生竞赛指导奖项。
二、报告内容
1、烟气冷凝与除尘协同过程模型
2、余热回收器冷凝过程CFD仿真
3、喷淋散射塔内多相流动及脱硫模型构建
4、喷淋散射塔多相流动及脱硫机理分析
5、喷淋散射塔脱硫影响因素分析与结构优化
6、基于Al CFD人工智能的喷淋散射塔运行优化
三、其他注意事项
本期直播讲义参考笔者博士论文，请在附件直接下载，欢迎用户在下方留言互动，或通过仿真秀联系，与我进一步技术合作和交流。您也可下载AI CAE资料包，请点击课程https://www.fangzhenxiu.com/course/14998338/详情页下载
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