利用机器学习算法对由农业废弃物生物质制成的刨花板性能进行预测建模

《Next Research》：Predictive modeling of particleboard properties derived from agricultural waste biomass using machine learning algorithms

本研究系统评估了农业废料制备的复合板物理和机械性能，利用随机森林和决策树模型预测膨胀率（TS）、弯曲强度（MOR）和内结合强度（IB），发现DT模型预测TS和MOR的R2值分别达0.9910和0.9433，但交叉验证显示泛化能力不足。关键阈值包括WA≤60.95%（TS=16.28%）、MOE≤2318.0 MPa（IB=0.65 MPa）。研究证实高密度（>1200 kg/m3）和低吸水率（<11%）的废料复合板可满足国际标准，为可持续建筑提供经济替代方案。

　　农业废弃物在可持续建筑材料开发中的应用与机器学习预测模型的构建是当前全球建筑行业面临的重要课题。随着建筑行业对环境可持续性和资源利用效率的关注日益增强，研究人员开始探索利用农业废弃物作为替代传统木材的原材料，以减少森林砍伐和提高材料的环境友好性。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，这些技术被广泛应用于预测和优化材料性能，从而推动了更高效、更环保的建筑材料开发。本文通过系统研究农业废弃物制造的刨花板的物理和机械性能，并利用机器学习算法预测其厚度膨胀（TS）和机械强度，为可持续住房的材料开发提供了科学依据和技术支持。

农业废弃物种类繁多，包括秸秆、甘蔗渣、稻壳、叶纤维、草纤维、果壳和棕榈纤维等。这些材料具有独特的物理和化学特性，能够通过适当的处理和粘合剂选择，转化为性能优异的建筑板材。例如，研究表明，使用山毛榉壳和蓖麻油制造的刨花板，其TS值仅为2.7%，符合ANSI/A208.1-1999标准，表明其在潮湿环境中具有良好的尺寸稳定性。此外，山毛榉壳和阿拉伯胶制造的板材可以作为BS EN 312标准中的P1和P2板材，适用于室内装饰和家具制造。这些成果不仅展示了农业废弃物在建筑行业中的潜力，还揭示了其在可持续材料开发中的重要价值。

为了更深入地理解这些材料的性能，研究人员采用多种统计方法，包括皮尔逊相关分析和层次聚类分析，以揭示不同性能参数之间的关系。皮尔逊相关分析显示，水吸收（WA）与厚度膨胀（TS）之间存在显著的正相关（r = 0.7162），而密度与WA之间存在显著的负相关（r = -0.7744）。这些相关性表明，高密度的材料能够有效抵抗水分渗透，从而提升尺寸稳定性。机械性能方面，弯曲强度（MOR）与弯曲模量（MOE）之间存在强相关（r = 0.8633），MOR与内部结合强度（IB）之间也存在显著相关（r = 0.8063），说明材料的机械性能往往相互关联，提升一种性能通常会对其他性能产生积极影响。

在预测模型方面，决策树（DT）和随机森林（RF）等机器学习算法被用来预测农业废弃物刨花板的性能。DT模型在预测TS、IB和MOR方面表现出色，分别取得了r2值为0.9910、0.8731和0.9433。这些模型还建立了关键性能阈值，如WA ≤ 60.95%对应TS = 16.28%，MOE ≤ 2318.0 MPa对应IB = 0.65 MPa和MOR = 10.86 MPa。然而，k折交叉验证结果显示，DT模型在数据集外的泛化能力相对较弱，这可能是由于数据集中存在异常值。因此，未来的研究应致力于扩大数据集，涵盖更多种类的农业废弃物，并采用更先进的机器学习算法，以提高预测的准确性和全面性。

农业废弃物的利用不仅有助于减少环境负担，还能通过优化材料配方和生产过程，提升建筑产品的性能和可持续性。此外，这种利用方式还能支持循环经济，减少废弃物对环境的污染。然而，当前研究还存在一些局限性，如数据集规模有限、地理分布主要集中在热带和亚热带地区，以及对复杂非线性关系的预测能力不足。因此，未来的研究应扩展数据集，纳入更多地区和季节性的农业废弃物，同时探索深度学习和混合模型，以更全面地理解材料的性能和加工过程。

总之，本文通过系统分析农业废弃物刨花板的物理和机械性能，并利用机器学习算法进行预测，为可持续建筑材料的开发提供了新的思路和方法。研究结果表明，农业废弃物可以作为传统木材的有效替代品，而机器学习模型能够帮助研究人员优化材料配方，提高生产效率，并确保材料在不同环境条件下的性能。未来的研究应进一步优化模型，扩大数据集，并探索更复杂的预测方法，以推动建筑行业向更加环保和可持续的方向发展。