一种基于人工智能的工业锅炉结焦预测方法及系统

本发明提供一种基于人工智能的工业锅炉结焦预测方法及系统，方法包括：红外热像时序采集、多谱段动态阈值分割、声学阻抗特征提取、多模态工况融合、时空注意力预测建模和自适应阈值决策触发；本发明通过在短波、中波、长波等不同光谱波段上分别自适应地计算局部阈值，能够兼顾各温区的响应特性，显著降低由固定阈值带来的误检与漏检风险，使得高温热点的提取更加精准可靠；利用声波在灰渣层中的衰减与时延信息，计算得到的声阻抗特征量化地反映了结焦层的结构与黏度变化，为之后的流变特性推断提供了直接而精细的物理依据，有效弥补了单纯温度监测难以捕获材料力学变化的缺陷。