基于可解释人工智能框架的机器学习模型预测木质纤维素生物质微波热解产物分布研究

本研究针对生物质热解产物预测精度不足的问题，通过机器学习（ML）模型结合可解释人工智能（XAI）技术，系统分析了木质纤维素微波热解过程中生物炭、生物油和沼气的产率。研究发现决策树（DT）和极端随机树（ET）模型预测性能最优，SHAP分析揭示了温度、灰分等关键影响因素，为生物质热解工艺优化提供了数据驱动的理论支撑。

　　

随着全球能源需求激增和化石燃料枯竭的威胁，寻找可持续的替代能源成为当务之急。生物质能因其可再生性和碳中和特性备受关注，其中热解技术可将木质纤维素转化为生物油、生物炭和沼气等高附加值产品。然而，传统热解过程存在产物分布预测困难、工艺优化缺乏理论指导等问题，制约了其工业化应用。

针对这一挑战，研究人员开展了基于机器学习和可解释人工智能的生物质微波热解产物预测研究。通过收集218组文献数据，涵盖不同生物质特性和热解条件，系统比较了九种机器学习算法的预测性能。结果显示，决策树（DT）和极端随机树（ET）对生物炭产率的预测精度最高（R²>0.9），随机森林（RF）和梯度提升树（GBT）次之。为破解机器学习"黑箱"难题，研究采用SHAP（Shapley Additive Explanations）可解释性分析，发现温度、灰分、固定碳和含水量是影响生物炭产率的主导因素；加热速率、反应时间和原料特性（如碳含量、挥发分）显著调控生物油生成；而气体产率主要受温度驱动，二次裂解机制促进了不可凝气体的形成。

关键技术方法包括：1) 文献数据采集（218组微波热解实验数据）；2) 九种机器学习算法（DT、ET、RF等）的构建与比较；3) SHAP全局与局部特征重要性分析；4) 依赖图解析变量交互作用。

研究结果部分：

1. 生物油产率预测：ET和DT模型表现最佳，SHAP分析表明微波功率和挥发分含量是关键变量；
2. 生物炭产率预测：温度与灰分呈负相关，固定碳与产率正相关；
3. 沼气产率预测：高温促进裂解反应，木质素含量与气体产量强相关。

结论指出，该研究首次将XAI框架系统应用于生物质微波热解建模，建立的透明化预测模型不仅能准确预测产物分布，还可指导工艺参数优化。例如，针对高生物油需求场景，可优先调控加热速率（10-50°C/s）和保持中温（400-500°C）；若以碳封存为目标，则应选择高固定碳原料并在低温（<400°C）下慢速热解。这项工作由Chinta Sankar Rao、Maheswata Lenka等学者完成，发表于《Journal of Analytical and Applied Pyrolysis》，为生物质能的高值化利用提供了智能化的决策工具。