从博士论文到工程实战！CFD+AI重构烟气脱硫，破解超低排放最后一公里

5月前浏览719

点击文尾阅读原文报名

作者 | 仿真助手

首发 | 仿真秀App

导读：“数智驱动・仿真先行 ——2026 AI+CAE 工程应用专题月” 已成功举办四场公开课，先后覆盖 AI+CAE 趋势展望、ABAQUS+AI智能实践、AI+CFD 全链路落地、AI Agent 自动化仿真优化，形成从理论到工具、从结构到流体再到电磁的完整知识体系；为助力工程师快速掌握 AI 与仿真融合技能，专题月正式上线AI+CAE 仿真学习资料包（请点击文尾阅读原文免费下载，持续更新），内含全套回放、课件、AI+CAE部署教程等服务。本次第五场直播，特邀刘老师基于其博士论文核心成果，带来 CFD+AI 在烟气多污染物控制装置的工程应用分享，打通机理建模、数值仿真、结构优化与智能运行全链条，为超低排放与节能降碳提供可直接落地的技术方案。

与此同时，为进一步推动 AI+CAE 技术在工程领域的普及与落地，仿真秀平台面向全国高校科研团队、企业研发工程师、技术专家、学科带头人发出正式邀请：欢迎更多优秀作者走进直播间，分享您在 AI+CAE 方向的算法模型、工程案例、软件实践、创新成果与行业解决方案。平台致力于搭建产学研互通桥梁，让前沿仿真技术被看见、让实战经验被复用、让创新方法被传播，共同构建开放、共享、务实的 AI+CAE 技术生态，让数智化仿真真正赋能产业升级与工程提质增效。以下是正文：

在 “双碳” 目标纵深推进、环保标准持续收紧的当下，火电、钢铁、化工等行业的烟气治理正站在机理仿真与智能优化的十字路口。一边是传统湿法脱硫设备流场不均、负荷适应性差、能耗居高不下的行业顽疾；一边是 CFD 数值模拟精度高但耗时久、AI 数据驱动快却缺机理支撑的技术困境。如何让烟气脱硫从 “经验运维” 走向 “精准智控”，成为环保工程师与科研人员共同的攻坚课题。

5 月 14 日 20:00，仿真秀 AI+CAE 工程应用专题月第五期重磅来袭！博士毕业于华南理工大学、现任湖南工商大学副教授刘老师，将携其博士论文核心成果 ——喷淋散射塔脱硫机理 + CFD+AI 智能优化全体系技术，带来《基于 CFD+AI 烟气多污染物排放控制装置应用初探》专属公开课。这场跨越学术研究与工程落地的深度分享，不仅拆解博士论文第五章的 AI 建模精髓，更提供可直接复用的仿真流程、代码框架与运行优化方案，助力每一位环保从业者突破技术瓶颈，实现降本增效与超低排放双赢。

行业困局：湿法脱硫的三座大山，传统方法早已失灵

我国烟气治理以石灰石 - 石膏湿法脱硫为主流，占据电站脱硫装机总容量 85% 以上，但长期以来，喷淋塔、鼓泡塔两大核心设备均存在难以突破的先天缺陷，成为行业发展的桎梏。

传统喷淋塔依靠喷嘴雾化浆液与烟气逆流接触，虽技术成熟，但液气比高、能耗大、负荷适应性弱—— 锅炉负荷波动时，脱硫效率急剧下滑，难以满足变工况稳定达标要求；同时烟气易走 “短路”，气液接触不充分，需增加喷淋层、托盘层提升效率，却导致系统阻力飙升、结垢堵塞频发，运维成本居高不下。

鼓泡塔通过烟气鼓泡实现深度传质，脱硫效率高，但散射管浸液深、能耗极高、占地面积大，且负荷波动时脱硫率难以维持高位，设备腐蚀老化速度快，仅适用于稳定工况场景，无法适配工业现场复杂多变的运行需求。

更棘手的是，传统研发与运维模式陷入双重瓶颈：CFD 数值模拟需精细网格划分、数百万次迭代计算，单个模型仿真耗时数天，设计迭代效率极低；人工经验调控依赖操作员手感，pH 值、液气比、散射管深度等关键参数联动性差，既无法精准匹配负荷变化，又造成浆液、电能浪费。

在超低排放要求日趋严苛（SO₂排放≤35mg/Nm³）的今天，传统技术路线已走到尽头。行业迫切需要一种融合喷淋与鼓泡优势、适配变工况、低能耗、智控化的颠覆性技术，而喷淋散射塔的诞生，正是破局关键；CFD+AI的融合，则让这一技术从实验室走向工程规模化应用。

学术突破：博士论文沉淀十年，解锁喷淋散射塔核心密码

刘老师深耕烟气污染物排放控制领域十余年，作为国家重点研发计划项目 “喷淋散射塔内烟气净化系统设计及结构和工艺参数优化” 核心研发人员，其博士论文《喷淋散射法烟气脱硫机理及其优化研究》，是国内首部系统解析喷淋散射塔机理、仿真与智能优化的权威成果，相关研究发表于《Fuel Processing Technology》《Arabian Journal for Science and Engineering》等 TOP 期刊，授权发明专利 2 项，为该技术的工程落地奠定了坚实理论基础。

与传统脱硫塔不同，喷淋散射塔创新融合喷淋与鼓泡双重机理，烟气先经中仓喷淋室顺流预脱硫，再进入下仓鼓泡室通过散射管鼓泡深度净化，实现 “喷淋整流 + 鼓泡深度吸收” 双重功效，脱硫效率高达 95.5% 以上，负荷适应性远超传统设备。

刘老师的研究，彻底破解了喷淋散射塔 “机理不明、参数难调、结构难优” 三大核心问题：

机理建模突破

首次构建欧拉 - 拉格朗日（喷淋室）+ 欧拉 - 欧拉（鼓泡室）双框架多相流模型，耦合传热、传质与钙法脱硫化学反应，精准还原气液流动、SO₂吸收全过程，填补行业机理空白；

影响因素明晰

定量揭示散射管浸液深度、液气比、入口烟气量等核心参数对脱硫效率的影响规律 —— 散射管浸液深度每提升 0.1m，鼓泡室脱硫率提升 33.5%；液气比主要调控喷淋室效率，烟气量波动下脱硫率仍稳定维持 91% 以上；

结构优化创新

提出双烟道入口喷淋室 + 圆形散射板鼓泡室优化方案，喷淋室脱硫率提升 3%，鼓泡室提升 8%，流场均匀性与气液接触效率大幅改善。

而博士论文第五章 —— 基于人工智能的喷淋散射塔运行优化，更是将学术研究推向工程实用的点睛之笔。面对塔内多结构耦合、参数关联复杂、传统预测失真的难题，刘经博士创新采用 XGBoost、LightGBM 等 6 种机器学习模型，构建 “参数 - 效率” 智能预测模型，精准量化各参数影响权重：散射管浸液深度对脱硫率影响占比 46%，氧化风管压力决定风机电流，烟气入口温度主导出口温度，为运行参数一键优化提供科学依据，彻底告别经验试错。

这一成果，让喷淋散射塔从 “科研样机” 升级为 “智控装备”，实现机理仿真 + 数据驱动双轮驱动，为行业提供了可复制、可落地的技术范式。

四大核心价值，学术精髓 + 工程干货一次带走

本次直播，刘老师将毫无保留分享博士论文核心成果，聚焦CFD+AI 在烟气多污染物控制装置中的全流程应用，从机理模型、仿真实操到 AI 建模、运行优化，全程干货无废话，让你看懂、学会、能用（论文可以在仿真秀直播间下载）。

吃透核心：喷淋散射塔脱硫机理 + CFD 建模全拆解

从理论源头掌握技术本质，刘老师将系统讲解：

喷淋散射塔喷淋室 + 鼓泡室双区域工作原理，气液流动、传热传质与脱硫反应耦合机理；
欧拉 - 拉格朗日 / 欧拉 - 欧拉双框架建模方法，标准 κ-ε、RNG κ-ε 湍流模型选型逻辑；
气泡群体平衡模型（PBM）、双膜理论渗透模型在脱硫仿真中的应用技巧。

掌握实操：CFD 仿真全流程，从网格到求解一步到位

告别仿真小白，直接掌握工业级建模能力：

喷淋散射塔物理模型简化、网格划分与无关性验证方法，平衡精度与计算效率；
边界条件精准设置（烟气入口、浆液参数、壁面条件），贴合工程实际工况；
UDF 二次开发嵌入脱硫反应，Phase coupled SIMPLE 算法求解设置，解决收敛难题。

核心精髓：AI+CFD 融合建模，博士论文第五章逐句解析

直击学术与工程融合核心，手把手教你搭建智能预测模型：

工业现场 DCS 数据预处理、清洗、降维实战，剔除异常值、筛选关键参数；
XGBoost 等机器学习模型训练、调参、验证全流程，MAE、RMSE 精度把控；
脱硫率、风机电流、出口温度参数影响权重量化，输出可直接执行的优化策略。

落地见效：运行优化 + 结构优化，降本增效方案直接复用

从理论到实战，给出立刻能用的工程方案：

散射管浸液深度、液气比、pH 值最优运行区间确定，兼顾效率与能耗；
双烟道喷淋室、圆形散射板鼓泡室优化结构设计思路，提升脱硫率、降低阻力；
变工况下智能调控逻辑，实现负荷波动时脱硫稳定达标、运维成本降低 15% 以上。

谁该听？这场直播，覆盖环保全场景从业者

无论你是高校学子、科研人员，还是企业工程师、技术管理者，只要身处环保、能源、化工领域，这场直播都是你的必修课：

环境专业师生：系统学习 CFD+AI 跨学科研究方法，掌握机理建模 + 数据驱动核心技能，助力论文发表、课题研究；
环保科研人员：获取烟气治理前沿技术，了解喷淋散射塔创新机理，拓展 AI+CFD 融合研究思路；
工程技术人员：掌握脱硫设备仿真优化、智能运维实操技巧，解决现场负荷适配、能耗高、效率低等痛点；
行业管理者：了解超低排放最新技术方案，为企业设备升级、降本增效提供决策支撑。

专家简介：十年磨一剑，学术与工程双栖实力派

刘老师仿真秀特邀专家

本团队由能源环境与智能仿真领域资深学者领衔，团队核心专家刘老师为华南理工大学能动博士、湖南工商大学副教授、硕士生导师，国家公派美国常春藤盟校罗格斯大学访问学者；现任职于国家高性能计算全国重点实验室、国基中心，同时担任湖南青烽智能集团顾问、上海炘曜科技智库专家、一石资本长期合作伙伴，并兼任湖南湘军集团子公司执行经理。学术与行业兼职涵盖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、数字建设专家，同时为中国化工学会、中国环境科学学会高级会员，美国 IEEE、ACS，以及中国人工智能学会、CCF、湖南省节能协会、教育部 - 湖南省工程热物理学会会员。

刘老师长期深耕AI + 能源环境、能源环境大数据、智能仿真与智慧电厂方向，主持与核心参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、省级工程研究中心等项目 10 余项，牵头与参与的数智驱动、智慧电厂类项目经费均超千万元；研发成果获国内外 40 余家权威媒体报道，指导学生多次斩获国家级奖项，拥有上市公司投融资、并购领域及杰青、院士等国家级高层次人才资源，具备从理论研究、技术研发到产业落地、资本对接的全链条能力。

报名福利：限时免费，四大专属权益立即领