基于焚烧烟气污染物指纹与机器学习的混合垃圾组分非采样快速预测方法

针对混合垃圾焚烧过程中污染物实时监测与组分分析的难题，研究人员创新性地结合烟气污染物指纹特征与机器学习回归模型（XGBOOST/RF/LGBM等），建立了非采样式垃圾组分预测体系。实验通过模拟336组混合垃圾焚烧，构建CO2 、NOx 、SO2 等关键气体动态释放数据库，经特征重要性优化后模型R2 超0.92。该技术突破传统离线分析局限，为焚烧工艺动态调控与源头污染控制提供智能解决方案。

　　

随着城市化进程加速，生活垃圾处理压力与日俱增，焚烧技术因其减量化与资源化优势成为主流选择。然而，混合垃圾的复杂性和异质性使得焚烧过程中污染物（如NO_x
、SO₂
、HCl）的实时控制成为行业痛点。传统依赖人工采样和离线分析的方法存在严重滞后性，难以满足动态优化需求。更棘手的是，现有连续排放监测系统（CEMS）仅能实现末端污染物检测，无法逆向解析垃圾组分，导致焚烧工艺调整长期依赖经验判断。如何通过烟气数据反推垃圾组成，实现“源头诊断-过程调控”的闭环管理，成为环境工程领域的“卡脖子”难题。

针对这一挑战，同济大学研究人员在《Journal of Environmental Sciences》发表创新成果。研究团队独辟蹊径，将垃圾焚烧烟气中的气体浓度时序变化视为“指纹”特征，首次将机器学习回归模型引入组分预测领域。通过设计涵盖橡胶塑料（PVC/PP等）、纺织品（CF/PF）、厨余（CSN/MCC）等12类组分的336组模拟焚烧实验，采集CO₂
、N₂
O等6种气体动态释放数据构建多维指纹库。采用特征重要性分析筛选关键指标后，对比评估XGBOOST、随机森林（RF）等五种算法性能，最终建立非采样式垃圾组分预测体系。

关键技术方法包括：（1）实验室规模管式炉焚烧系统（850°C）结合DX4000烟气分析仪，以5秒间隔采集气体浓度；（2）基于中国城市垃圾组分统计特征设计8组42种混合比例；（3）特征重要性分析采用MDI（平均不纯度减少）和Gain（信息增益）双重评估；（4）模型训练采用10折交叉验证与网格搜索调参。

【研究结果】

1. 烟气释放特征解析
   不同组分垃圾焚烧呈现显著差异：含氮厨余（CSN）产生双峰型N₂
   O释放曲线（60-160秒），PVC组HCl释放持续1800秒且呈现双峰特征，而纤维素类（CF/MCC）主导早期CO₂
   快速释放。这种时序差异为指纹识别奠定基础。

2. 模型性能对比
   决策树类模型全面碾压传统算法：XGBOOST对PP组分预测R²
   达0.99（RMSE=0.41），而SVR和KNN因处理高维时序数据能力不足表现欠佳。值得注意的是，LGBM模型特征贡献度分布更均匀，但关键指标总贡献度（63%）显著低于XGBOOST（96%）。

3. 特征重要性突破
   HCl浓度对PVC组分预测贡献超76%，验证了氯元素的特异性指示作用；N₂
   O与CO₂
   协同贡献LDPE预测92%精度，反映碳氮转化关联机制。这种量化关联首次建立污染物与组分的因果链条。

4. 优化后模型效能
   经特征筛选，RF模型对SBR组分预测R²
   从0.65跃升至0.97，计算耗时仅10秒。XGBOOST更实现1秒级响应，满足实时调控需求。但对微量组分（如CF）的预测仍存在过拟合（测试集R²
   下降至0.16），反映数据不平衡的挑战。

【结论与意义】
该研究开创性地将烟气监测从“末端控制”推向“源头诊断”，其核心价值体现在三方面：技术层面，建立全球首个基于烟气指纹的垃圾组分预测框架，突破传统采样分析的时间壁垒；方法学层面，证实XGBOOST/RF在复杂环境数据中的优越性，特征重要性分析为多污染物协同控制提供新思路；应用层面，200毫秒级预测速度可直接嵌入现有CEMS系统，推动焚烧厂向“智能闭环控制”转型。

研究同时揭示若干待解问题：工业实际场景中，废气处理设施（APC）可能改变原始指纹特征；微量组分预测需引入迁移学习优化。这些发现为后续研究指明方向——通过融合机理模型（如热化学动力学）与深度特征提取，或将实现更精准的跨平台预测。正如作者强调，这项技术不仅是环境监测的工具革新，更是实现“双碳”目标下垃圾焚烧低碳运行的关键拼图。