本发明涉及冷端优化控制系统领域，具体是一种直接空冷机组凝汽器污垢场的预测方法。包括S1：采集温度数据并进行预处理得到相应位置的污垢热阻，构建数据集；S2：基于污垢热阻的物理约束方程，利用初始条件和边界条件建立损失函数，构建嵌入物理先验损失函数的神经网络；S3：利用步骤S1得到的污垢热阻构建的数据集对直接空冷机组凝汽器污垢场的物理信息神经网络进行训练；S4：通过训练好的直接空冷机组凝汽器污垢场的物理信息神经网络，反演出直接空冷机组凝汽器的污垢场。本发明通过有限测点即可得到精度足够高的污垢场的分布情况，解决了现存的污垢难以预测的问题。