《基于三维卷积神经网络的再热器管壁减薄预测》为作者：闫佳瑛最新的研究成果，本论文的主要观点为“四管”问题是超临界锅炉发生事故的主要原因之一，也是困扰锅炉机组安全运行的关键难题。本文在分析影响锅炉管壁减薄因素的基础上，将三维卷积神经网络（3DCNN）用于低温再热器管壁厚度减薄的预测。通过人工分析结合以往研究筛查的手段，基于某超临界660MW机组燃煤锅炉运行数据，确定外部输入变量，将历史运行数据进行分帧预处理，以连续一定时间的数据构建三维变量作为3DCNN的输入。最后以相对误差作为评估指标进行性能分析。结果表明：该模型预测管壁厚度的平均相对误差为6。86%，能够通过历史数据的分析完成管壁减薄的预测任务，为电力企业的生产提供有效指导。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。