基于响应面法与机器学习算法的核桃壳固定床热解多参数优化及预测模型构建

本研究针对核桃壳热解过程的多参数优化难题，创新性地采用响应面法(RSM)与机器学习(DT)的混合建模方法，通过面心立方设计(FCCD)实验优化温度(692.47°C)、加热速率(49.93°C/min)和惰性气流速(238.30ml/min)，实现生物油最高产率达37.57%。结合GC-MS和FTIR技术解析产物组分，证实其可作为运输燃料替代品，为生物质能源开发提供新范式。

　　

全球能源危机与环境污染的双重压力下，生物质热解技术因其碳中性特征成为研究热点。作为全球第四大核桃生产国，印度每年产生约2.5万吨核桃壳废弃物，这类富含挥发分(67.9%)和固定碳(22.6%)的农林残余物却长期未被高效利用。传统热解工艺存在参数优化效率低、产物预测精度不足等瓶颈，印度理工学院鲁尔基分校的研究团队在《Journal of Analytical and Applied Pyrolysis》发表的研究，开创性地将响应面法(Response Surface Methodology, RSM)与决策树(Decision Tree, DT)机器学习算法相结合，构建了核桃壳热解过程的智能优化模型。

研究采用三阶段技术路线：首先通过热重分析(TGA)确定热解特征温度区间，继而采用面心立方设计(Face-Centered Central Composite Design, FCCD)开展51组实验，采集温度(500-700°C)、加热速率(10-50°C/min)和氮气流速(100-300ml/min)对生物油/生物炭产率的影响数据。关键创新在于引入可解释人工智能(XAI)技术，通过SHAP值分析和部分依赖图(PDPs)解析变量交互效应。

材料特性分析
原料表征显示核桃壳具有高热值特性(24.62MJ/kg)，低灰分(3.02%)特性降低了结渣风险。元素分析揭示其O/C比(0.87)和H/C比(1.52)处于理想热解区间。

参数优化结果
RSM模型(R²=0.92)与DT模型(R²=0.74)协同验证显示：温度对生物油产率贡献度达49.7%，加热速率次之(32.1%)，而惰性气流速影响最小(<5%)。二次多项式方程精准预测最优条件为692.47°C/49.93°C/min/238.30ml/min。

产物表征发现
GC-MS检测出生物油含49.4mol%甲烷和18.99mol%二氧化碳，FTIR谱图显示特征酚羟基(3400cm^-1)和芳环骨架(1600cm^-1)振动峰。生物炭的BET比表面积达380m²/g，具备优质吸附剂潜力。

该研究通过多学科方法融合，不仅证实核桃壳热解产物的燃料替代价值，更建立了可推广的"RSM-ML-XAI"优化框架。决策树模型揭示的温度-加热速率非线性耦合效应，为类似生物质热解工艺开发提供了理论新视角。生物油中检测到的呋喃类化合物(furans)和酚类物质(phenols)，暗示其经提质后可满足ASTM D7544标准。研究团队特别指出，该成果对印度等农业大国实现"废弃物-能源"闭环具有示范意义，其方法论亦可拓展至其他木质纤维素生物质的增值化利用。