综述：AI驱动的固体废弃物热处理技术：排放控制与工艺优化

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在固体废弃物热处理（包括热解Pyrolysis、气化Gasification和焚烧Incineration）中的应用，重点分析了机器学习（ML）模型（如SVM、ANN、XGBoost等）在废弃物分类、工艺优化及污染物（CO、NOx、二噁英）减排中的作用，并指出数字孪生（Digital Twin）和物联网（IoT）技术是实现智能化废弃物管理的关键。

　　

AI驱动的固体废弃物热处理技术革新

引言
全球固体废弃物年产量已达20.1亿吨，预计2050年将增长70%。传统处理方式面临分类低效、能源回收率不足及污染排放等问题。人工智能技术通过实时监测和动态优化，为废弃物热处理提供了全新解决方案。

AI算法模型在废弃物管理中的应用
线性回归（LR）和人工神经网络（ANN）被用于预测废弃物热值，其中ANN模型对热解参数的预测R²超过0.98。支持向量机（SVM）通过核函数处理非线性数据，在废弃物分类中准确率达96.64%。极端梯度提升（XGBoost）结合近红外光谱，将工业有机废弃物识别效率提升至85%-96%。遗传算法（GA）优化废弃物收集路径，使运输成本降低17%。

废弃物识别与分类技术
多模态传感器融合策略成为趋势：

• 光谱技术（如LIBS）通过分子结构识别塑料、金属，准确率超90%
• 计算机视觉（CV）的深度学习模型（如ResNet）对市政废弃物分类精度达95.87%
• 声学传感器通过密度差异区分材料，而热红外传感器可辨别有机/无机成分

热处理过程的AI优化
数字孪生技术构建虚拟反应器，实时调整参数：

• 热解温度控制误差<2.83%，生物油产量预测R²达0.98
• 焚烧炉通过ANN动态调节风量，使NO_x排放降低51%
• CatBoost模型优化共热解工艺，生物炭产率预测精度达0.96

排放控制与能源回收
AI模型显著提升环境效益：

• 双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）预测NO_x趋势，MAPE降低31.67%
• 强化学习优化气化工艺，氢气产率提升至0.99 R²
• 集成物联网的垃圾焚烧厂，温室气体减排0.93吨/兆瓦时

挑战与展望
当前存在超参数调优依赖人工、数据孤岛等问题。未来需结合量子计算提升模型效率，并建立跨平台数据标准。数字孪生与AI的深度融合，有望实现从废弃物分类到能源回收的全链条智能化，为碳中和目标提供关键技术支撑。