以下为脱敏口径，实际以现场工况为准
每一个难题，都在让每一炉多烧一点、多耗一点、多担一点风险
生物质燃料种类杂、热值波动大，每换一批料，燃烧工况就变一次。调整跟不上升料节奏，炉子就在低效区间多烧一段时间。
风量配比全靠老师傅经验，新人上手慢。配比不对，燃烧效率与排放都受影响，还容易烧出不稳定的工况。
炉膛压力随负荷与燃料波动起伏，靠人工盯表被动应对。异常是慢慢起来的，等人发现时往往已经偏离最佳区间。
好炉子的操作诀窍在老师傅脑子里，人一退，经验跟着走。新人又得从头摸索，白白多交几年学费。
这些不是假设，是每一个生物质锅炉运行班组每天都在过的一天
一批新料在凌晨进炉，热值和上一批不一样，当班的是刚上手的新人，风量该怎么配？没有老师傅在旁，只能凭感觉先烧着，等天亮了再调——这一夜，炉子就在低效区间里多烧了几个小时。
难在：换料即配风，新人做不到值班室里，运行人员每隔一段时间去盯一眼压力表。波动不是突发的，是一点一点偏离的——等肉眼看出不对，往往已经触发了报警，甚至酿成非计划停机。
难在：被动盯表，发现总慢半拍干了三十年的老师傅要退休了，脑子里那套「什么料配什么风」的经验，没有留下一页纸。新人接班，只能从头摸索，同样的坑再踩一遍。
难在：经验在脑子里，人走即断不靠某个人的手感，而是把换料、压力、传承三个最吃经验的环节，变成一套人人可用的辅助决策
针对四个「烧」难题，我们把老师傅的烧炉经验抽成可复用的推荐逻辑——换料给出风量配比、运行预测压力走势、操作沉淀成数字孪生，形成「换料—运行—复盘」的闭环。全程本地部署、数据不出企业，具体能力与交付方式见产品详情页。了解完整产品能力 →
为保护客户信息，以下案例已做脱敏处理
这家锅炉制造企业把「锅炉燃烧 AI 调优助手」随设备一起交付给下游用能单位，让换料配风、压力预警、经验传承不再依赖单个老师傅。
把烧炉交给 AI 辅助，把校验交给规则，把人解放出来
| 维度 | 经验烧炉 | 天溥 AI 辅助运行 |
|---|---|---|
| 风量配比 | 全靠老师傅经验 | 换料即出推荐建议 |
| 压力控制 | 人工盯表被动应对 | 趋势预测提前预警 |
| 经验传承 | 人走经验跟着走 | 数字孪生沉淀可复盘 |
| 上手门槛 | 新人培养周期长 | 推荐即用，人人可上手 |
| 数据安全 | 运行数据外发易泄露 | 数据不出本机，本地可演示 |
先拿一段运行数据跑一次，再见真章
摸清锅炉型号与燃料种类
接入历史运行与工况数据
拿脱敏数据当场跑推荐与预测
接入本地模型，数据不出门
