机器学习预测非催化条件下生物质废弃物水热处理的碳流向：精准建模与工程应用

为解决生物质废弃物水热处理中实验成本高、条件优化复杂的问题，研究人员通过建立首个非催化条件下的水热碳流数据集，采用ANN、GPR、PSO-LS-SVM和RF四种机器学习模型预测产物碳分布。结果表明，PSO-LS-SVM模型预测精度最高（R2>0.99），特征分析揭示生物质质量与反应器体积为关键参数。该研究为生物质资源化提供了高效预测工具，显著降低实验负担。

　　

全球每年产生约140亿吨生物质废弃物，其高效资源化是可持续发展的重要课题。水热技术能在高温高压下将生物质转化为水热炭(Hydrochar)、液相、油相和气相产物，但产物分布受温度、pH等条件影响显著，传统实验方法耗时耗力。如何通过数据驱动模型精准预测碳流向，成为工程化应用的关键瓶颈。

针对这一挑战，国内某研究团队在《Journal of Environmental Chemical Engineering》发表研究，首次构建了涵盖292组数据的非催化水热碳流数据集，整合了生物质特性（C/H/O含量）、工艺参数（温度、时间、L/S比）和反应器体积等关键变量。通过对比人工神经网络(ANN)、高斯过程回归(GPR)、粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)和随机森林(RF)四种模型，发现PSO-LS-SVM在预测水热炭、液相和油相碳质量时表现最优，最高R2>0.99，中位数>0.92。SHAP分析表明，生物质质量与反应器体积贡献度超其他变量2倍以上，而温度升高会显著减少水热炭和液相产物产量。

研究采用Python 3.9.21的Scikit-learn工具包，通过80%训练集和20%测试集的随机划分策略，结合30次重复实验验证模型稳定性。特征工程中特别引入常被忽视的反应器体积参数，Pearson相关性证实其与生物质质量强相关（r=0.87）。外部验证显示，模型对新环境数据的预测R2主要高于0.7，部分达0.99，成功实现了从实验室数据到工程条件的迁移。

在结果部分，数据可视化揭示生物质碳含量跨度达25.90%-62.51%，而250°C是水热炭化与液化反应的临界温度。模型比较表明，PSO-LS-SVM预测水热炭碳质量的MAE中位数仅0.18g，显著优于GPR（1.33g）。有趣的是，液相产物碳分布更符合高斯过程假设，而油相产物预测中RF模型出现较大波动，可能与样本分布不均有关。

讨论部分强调，该研究突破了传统"试错法"局限，首次量化了反应器体积对产物分布的积极效应（SHAP值+0.34）。当L/S比从5增至20时，液相碳质量提升40%，但会抑制油相产物生成，这与水介导的反应路径竞争机制一致。研究者开发的预测软件（附录Table S1）可直接输出四相碳分布，为万吨级生物质处理厂的设计提供理论支撑。

这项研究的意义在于：一是建立了首个跨水热炭化/液化的通用碳流预测框架；二是通过PSO算法自动优化LS-SVM超参数，解决了小样本高维数据的过拟合问题；三是证实了设备参数（如反应器体积）与物料参数的协同效应，为放大实验提供了新维度。未来工作可进一步整合催化剂变量，拓展至含氮/硫生物质的精准预测。