基于机器学习和元启发式算法的微波辐射诱导热解系统AI驱动设计与优化

本研究针对微波辐射辅助热解系统建模与优化的复杂性，开发了一种融合机器学习、多目标优化与多准则决策的混合框架。通过COMBI算法构建高精度预测模型（R2>0.99），结合MOGWO优化和WTM决策方法，实现了棕榈仁壳热解过程中热值（CV）、固定碳含量（FCC）和挥发分含量（VMC）的协同优化，为生物质可持续转化提供了智能化决策支持工具。

　　

随着全球生物质废弃物累积问题日益严峻，如何实现可持续资源化利用已成为环境与能源领域的核心挑战。棕榈仁壳（PKS）作为棕榈油产业的主要副产物，富含碳元素却常被露天焚烧或低效处置，不仅造成资源浪费，更加剧温室气体排放。传统热解技术虽能将生物质转化为生物炭、生物油等高价值产品，但存在加热不均、能耗高、处理时间长等固有缺陷。微波辐射辅助热解（MAP）通过体积式加热实现快速均匀的热分解，显著提升反应效率与产物质量，但其多参数耦合、非线性响应的特性使得系统建模与优化极为困难。

为突破这一瓶颈，研究者开发了一套创新混合框架，整合机器学习（ML）、元启发式多目标优化与系统化多准则决策方法（MCDM），旨在对PKS微波热解过程进行全方位建模、优化与情景优先级排序。该研究发表于《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》，通过四阶段方法——综合输入输出分析、COMBI算法预测建模、多目标灰狼优化器（MOGWO）帕累托优化及加权切比雪夫法（WTM）决策排序——系统解决了复杂热解过程的智能优化问题。

研究采用的数据源自Jamaluddin等人的实验数据集，涵盖反应时间（RT）、样品质量（SM）和氮气流速（NGFR）三个关键输入参数，以及热值（CV）、固定碳含量（FCC）和挥发分含量（VMC）三个目标输出。通过COMBI算法构建的代理模型表现出卓越预测精度，测试集R²均高于0.99。优化结果表明：较高热值（达31 MJ/kg）需较短反应时间（≈39–40分钟）、较小样品质量（≈21–23克）和较低氮气流速（≈100 mL/min）；而最大化固定碳含量（达67.6 wt%）需较长反应时间（≈42–43分钟）、较大进料量（≈29–30克）和较高气体流速（≈140–155 mL/min）。帕累托前沿分析显示超过55%最优解偏向较短反应时间，氮气流速优化则一致收敛于中低范围。最终通过WTM决策得出10种不同优先级的操作方案，为实际生产提供了灵活适配策略。

关键技术方法包括：基于COMBI算法的多项式代理模型构建，采用留一法交叉验证的PRESS准则；多目标灰狼优化器（MOGWO）实现CV最大化、FCC最大化与VMC最小化的同步优化；加权切比雪夫法（WTM）进行多情景决策排序。实验数据来自中央复合可旋转设计（CCRD），包含80%训练集与20%测试集。

研究结果部分通过多个维度展开：数据统计分析显示RT、SM与NGFR均值为30分钟、20克和200 mL/min，变异系数均为0.424；输出变量中CV呈左偏分布（偏度-1.749），FCC与VMC分别呈现负偏与正偏特性。相关性分析表明RT与CV、FCC强正相关（0.76, 0.84），与VMC强负相关（-0.83），而SM与NGFR的线性影响较弱。COMBI模型测试性能优异：CV预测MSE仅0.118，MAPE为1.002%；FCC与VMC的预测误差也维持在较低水平。三维帕累托前沿清晰展示了三个目标间的权衡关系，其中高CV与高FCC正相关，而与VMC呈逆相关。敏感性分析进一步确认RT是主导优化参数，SM与NGFR起辅助调节作用。

结论部分强调，该研究首次实现了机器学习代理建模、元启发式优化与多准则决策在微波热解系统中的完整集成，解决了传统方法难以捕捉非线性交互的局限。所提出的框架不仅显著提升生物炭产物的能量密度与碳稳定性（CV提高4%，FCC提升13%，VMC降低22%），更通过多情景决策支持系统为实际生产提供动态适配方案。未来研究方向包括验证框架在不同生物质类型与大规模反应器中的适用性，融入经济成本分析与环境影响评估，进一步推动清洁热处理技术向智能化、可持续化发展。