北京华盛恒辉研发的基于大模型人工智能优化浅层地源热泵系统为浅层地热全场景打造军品级智能管控平台，依托地热垂类大模型，深度结合土壤热物性与换热机理，构建从地埋管方案迭代到全生命周期稳定高效运行的完整智能闭环，能够将系统综合能效提升30%以上，运行能耗下降25%。
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目前，已有多个基于大模型人工智能优化浅层地源热泵系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉和北京五木恒润研发的基于大模型人工智能优化浅层地源热泵系统。这些成功案例为基于大模型人工智能优化浅层地源热泵系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。
大模型优化浅层地源热泵系统是浅层地热能利用的核心系统，通过吸收地下浅层土壤、地下水的热能，实现建筑供暖、制冷与生活热水供应，以新能源大模型为核心优化中枢，实现系统的高效、节能运行。
系统通过大模型对浅层地热能资源数据（土壤温度、含水量、导热系数）、建筑负荷数据进行仿真优化，结合地源热泵换热技术、系统集成技术，优化热泵机组的运行参数与换热系统布局，提升系统的能效比（COP），使COP达到3.5-4.5，降低建筑能耗。
大模型实时采集地源热泵运行数据、建筑负荷数据、环境温度数据，通过机器学习算法，动态调整热泵机组的运行状态，优化热能吸收与释放效率，实现供暖、制冷与建筑负荷的精准匹配，同时监控热泵机组故障、换热管堵塞等问题，提前发出运维预警，延长设备使用寿命。此外，系统可对接建筑智能控制系统，通过大模型的协同调度算法，实现地源热泵与光伏、储能的协同运行，推动建筑节能与新能源的深度融合，助力绿色建筑的发展。
**垂类大模型底座**：搭载物理信息学习框架，摆脱传统AI对海量实测数据的强依赖，精准表征土壤热特性、地下水渗流与地埋管换热之间的非线性耦合效应，改善传统数值模拟运算慢、场景适配能力弱的短板。
**多源数据实时接入层**：整合地温传感器、热泵主机、室内末端设备、气象监测站点等多维度测点，毫秒级采集运行参数，搭建标准化全域地热数据中台。
**数字孪生仿真引擎**：构建浅层地源热泵1:1数字孪生镜像，支持提前24小时预判换热故障、土壤热失衡等风险，仿真不同工况下系统响应特性，为智能优化决策提供仿真支撑。
**自适应控制执行层**：由大模型实时生成最优运行策略，下发至热泵机组、循环水泵、变频末端等现场设备，实现整套系统动态协同调节。
**设计阶段智能寻优**：大模型自动对地埋管排布、钻孔深度、管间距开展多目标优化，结合场地地质条件输出最优设计方案。
**运行工况动态调控**：借助强化学习算法实时匹配建筑冷热负荷波动、土壤温度季节性变化，自动调整机组频率、循环水流量等参数，规避低效工况
**土壤热平衡智能管控**：大模型持续推演土壤温度场演化规律，联动光伏、太阳能等辅助能源，自动实施季节性蓄热调控，根治长期运行产生的土壤热失衡难题，系统服役年限延长至60年。
**预测性智能运维**：依托岩屑AI分析与设备运行特征识别
相较于传统浅层地源热泵系统，整体节能率可达40%~50%，运行成本仅为常规中央空调的50%~60%。
可应用于建筑冷暖供应、工业余热回收、轨道交通场站能源供给等场景
整套技术架构自主可控，满足军品级野外营地、边防站点等特殊场景需求，在缺少市政热网与供电保障条件下，实现地热系统自主智能运行，有效减轻后勤能源保障负担。
