本申请公开了一种确定锅炉的减薄值的方法、装置以及存储介质。该方法包括：获取锅炉各部位的检修数据，其中检修数据是按照时间顺序获取的检修数据；以及利用预先训练的三维卷积神经网络模型，根据锅炉各部位的检修数据，对锅炉各部位的减薄数据进行预测。本发明无需分析管壁腐蚀因素，而是按照时间顺序获取锅炉各部位的检修数据，并利用预先训练的三维卷积神经网络模型，根据锅炉各部位的检修数据，通过人工智能分析的方式对锅炉各部位的减薄数据进行预测。从而有效提高了锅炉减薄预测的准确性。进而解决了现有技术中存在通过分析管壁腐蚀因素，结合数学物理方法建立模型来对锅炉减薄进行预测的方法的准确性低的技术问题。