机器学习算法在生物质-褐煤混合气化合成气组分及火用值预测中的应用研究

本研究针对生物质-褐煤混合气化过程中合成气组分和火用值预测的复杂性问题，通过Aspen Plus?模拟固定床和流化床气化器，结合高斯过程回归(GPR)、随机森林(RF)等机器学习模型，实现了高精度预测（R2 达0.98）。研究揭示了混合比例、当量比(ER)等关键参数的影响，为清洁氢能生产提供了数据驱动的优化方案，对可持续能源发展具有重要意义。

　　

随着全球气候变暖和环境污染问题日益严峻，寻找清洁可持续的能源解决方案成为当务之急。生物质气化作为一种将含碳物质转化为合成气（主要成分为CO、H₂
、CH₄
等）的热化学过程，因其高碳转化效率和低温室气体排放特性备受关注。然而，传统气化工艺优化依赖耗时费力的实验试错，特别是对于生物质-褐煤混合体系，其复杂反应机制使得性能预测极具挑战性。土耳其作为褐煤资源丰富但能源高度依赖进口的国家，如何高效利用低热值褐煤（约60%储量热值<6300 kJ/kg）成为关键课题。

为应对这些挑战，Yildiz Technical University的研究团队开展了一项创新研究，通过整合过程模拟与机器学习技术，系统评估了九种生物质-褐煤混合物的气化性能。研究采用Aspen Plus?软件构建固定床和流化床气化器的稳态模型，考察了生物质-褐煤比例、当量比(ER)、蒸汽生物质比(SBR)和反应器温度等参数对合成气组分及系统效率的影响。机器学习部分应用高斯过程回归(GPR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和决策树(DT)算法预测合成气组分和火用（exergy）值，并特别验证了模型在小数据集下的学习能力。相关成果发表在《Fuel》期刊。

关键技术方法包括：1) 基于Phyllis数据库选取9种生物质/废弃物（如榛子壳、牛粪、电子废料等）与褐煤混合；2) 使用Aspen Plus?建立经过实验数据验证的气化器模型；3) 通过敏感性分析考察ER(0.2-0.4)、温度(700-900°C)等参数影响；4) 采用四种机器学习算法预测合成气组分和火用值，并评估不同训练集比例(15%-85%)下的模型鲁棒性。

模型验证与敏感性分析
固定床气化器验证采用红木废料颗粒实验数据，流化床气化器参考文献[28]结果。敏感性分析表明，ER增加会降低H₂
和CH₄
含量但提高CO₂
产量；温度升至800°C可显著提升H₂
含量（固定床达28.6%，流化床达32.1%）；蒸汽添加则有利于水煤气反应促进H₂
生成。

机器学习模型性能
在榛子壳验证案例中，固定床模型R²
达0.98，流化床模型为0.96。随机森林表现最优（整体R²
=0.93），尤其在有限数据条件下仍保持良好预测能力（15%训练集时R²

0.85）。模型可准确预测CO、H_{2
等主要组分及火用值（误差<5%）。}

生物质-褐煤混合影响
微藻混合褐煤在流化床中表现最佳，H₂
产量达34.2vol%；电子废料混合体系则因氯元素存在需特别注意腐蚀控制。所有混合物的火用效率均高于单一褐煤气化（最高提升19.3%），证实协同效应。

研究结论指出，生物质-褐煤共气化结合机器学习优化是一种极具前景的清洁氢能生产技术。该方法不仅提高了低品位褐煤的利用率，通过数据驱动建模还克服了传统试错法的局限性。特别值得注意的是，研究证实机器学习模型在有限数据条件下仍能保持较高准确性，这对实际工业应用具有重要意义——因为大规模数据集获取往往成本高昂。该工作直接支持联合国可持续发展目标SDG-7（经济适用的清洁能源）和SDG-13（气候行动），为碳中和目标提供了新的技术路径。

讨论部分强调，相比前人研究，本工作的创新性体现在三方面：首次系统评估电子废料/PVC等非常规废弃物与褐煤共气化性能；开发了适用于两种气化器类型的通用预测模型；明确了机器学习在小样本场景下的应用潜力。未来研究可拓展至更多混合比例和新型催化剂体系，进一步优化氢产率和碳捕集效率。