基于机器学习的微波辐射热解棕榈仁壳多目标优化与决策支持框架研究

本研究针对微波辐射热解棕榈仁壳过程建模与优化的挑战，开发了一种集成COMBI算法、多目标灰狼优化器和加权切比雪夫法的混合框架。研究实现了对热值、固定碳含量和挥发分含量的高精度预测（R2>0.99），并通过多目标优化揭示了关键参数间的权衡关系，最终生成10个可适应不同工业需求的决策方案。该研究为生物质可持续转化提供了创新的数据驱动决策工具。

　　

随着全球对可持续发展和清洁能源需求的日益增长，如何高效利用农业废弃物已成为科研界和工业界共同关注的焦点。棕榈仁壳作为棕榈油工业的主要副产品，年产量巨大但常被低效处理，不仅造成资源浪费，还加剧了温室气体排放问题。传统的热解技术虽然能将生物质转化为高附加值产品，但存在加热不均匀、能耗高、处理时间长等固有缺陷，限制了其大规模应用潜力。

在这一背景下，微波辅助热解技术应运而生。与传统外部加热方式不同，微波能够实现物料的体积式加热，显著提高热传递效率和反应均匀性。然而，MAP过程涉及多个相互关联的参数，如反应时间、样品质量和氮气流速等，这些因素以复杂非线性方式共同影响着最终产品的质量和产量。传统的试错法或单目标优化方法难以全面捕捉这些复杂关系，导致工艺设计往往达不到最优状态。

为了突破这一技术瓶颈，研究人员在《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》上发表了创新性研究成果。他们开发了一个集成了先进机器学习、元启发式多目标优化和系统多标准决策的混合框架，旨在为PKS的微波辐射热解过程提供全面的建模、优化和决策支持。

研究团队采用的核心技术方法包括：基于COMBI算法的预测性代理模型建立，该算法能够有效捕捉输入输出间的复杂非线性关系；多目标灰狼优化器用于生成帕累托最优解集，平衡不同目标间的竞争关系；以及加权切比雪夫法进行最终方案排序，为实际应用提供灵活决策支持。研究数据来源于已发表的PKS微波热解实验数据集，涵盖了反应时间、样品质量和氮气流速三个关键输入变量，以及热值、固定碳含量和挥发分含量三个核心输出指标。

研究结果部分，首先通过描述性统计和相关性分析揭示了各变量的分布特征和线性关系。反应时间与热值和固定碳含量呈强正相关，与挥发分含量呈强负相关，而样品质量和氮气流速的直接影响相对较弱。这初步表明反应时间是影响热解过程的最主导因素。

在建模阶段，COMBI算法表现出卓越的预测性能。对于热值预测，测试集的均方误差仅为0.118，平均绝对百分比误差为1.002%，决定系数R2高达0.9986，表明模型具有极高的预测精度和泛化能力。固定碳含量和挥发分含量的预测同样表现出色，R2分别达到0.9985和0.9967。与传统的响应面方法论相比，COMBI模型显著提高了预测准确性，为后续优化奠定了可靠基础。

敏感性分析结果进一步阐明了各输入变量对输出响应的影响模式。热值随反应时间、样品质量和氮气流速的增加呈下降趋势，而固定碳含量则呈现相反的变化规律。挥发分含量在所有输入变量增加时均明显降低，表明更强烈的热解条件有利于挥发物的有效去除。这些发现为理解参数间的复杂相互作用提供了重要见解。

多目标优化阶段，MOGWO算法成功生成了覆盖广泛操作条件的帕累托最优解集。分析显示，约55%的最优解集中在较短的反应时间范围内，而氮气流速优化则倾向于中低范围。具体而言，实现高热值需要较短反应时间、较小样品质量和较低氮气流速的组合，而最大化固定碳含量则需相反的条件配置。这种权衡关系凸显了多目标优化在平衡竞争目标中的关键作用。

在最终决策阶段，通过WTM方法产生了10个具有不同权重配置的决策场景。场景A专注于最大化热值，达到了31.12 MJ/kg的最高热值；场景B优先考虑固定碳含量，获得了67.78 wt%的最高碳含量；场景C则致力于最小化挥发分含量，将挥发分降至28.23 wt%。这些场景为不同工业应用提供了针对性解决方案，如能源生产、碳材料和环境应用等。

研究结论强调，该混合框架成功解决了微波辐射热解过程中的复杂建模和优化挑战，为生物质可持续转化提供了创新工具。通过集成机器学习、多目标优化和决策支持系统，研究不仅提高了热解过程的效率和产品品质，还为工业实践提供了灵活可调的操作策略。未来研究方向包括验证框架在不同生物质类型和更大规模反应器中的适用性，以及纳入经济成本和环境影响评估，进一步强化决策系统的实用性和可持续性。