森林残余生物质转化为固体生物燃料的性能评估与预测：减少野火风险与替代化石燃料的双重效益

本研究针对森林残余生物质（forest residual biomass）引发的野火风险及能源浪费问题，通过热解制备60种生物炭（biochar），系统分析了其组分、燃烧特性及能量回收效率。研究采用热重分析（TGA）、锥形量热仪（cone calorimeter）及机器学习模型（Random Forest/SEM），发现针叶林生物炭在500℃以上热解时具有更稳定的燃烧性能（FC达82.95% DM）和更高能量密度（HHV 26.61 MJ·kg-1），同时建立了基于元素组成的非线性热值预测模型（R2>0.95）。该成果为森林废弃物资源化利用提供了科学依据，兼具减碳减灾双重效益。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，森林野火已成为威胁生态系统和人类社会的重大环境问题。仅2023年加拿大野火就释放了14亿吨CO₂当量，相当于日本全年能源相关排放总量。更严峻的是，传统燃料管理方法如计划烧除（prescribed fires）不仅成本高昂（中国2023年支出达18.8亿美元），还会造成二次污染。与此同时，森林地表凋落物作为主要火源物质，其蕴含的生物质能却未被有效利用——这种矛盾现状呼唤创新解决方案。

中国的研究团队在《Industrial Crops and Products》发表的研究中，首次系统评估了高纬度亚洲四种主要树种（落叶松Larix gmelinii、樟子松Pinus sylvestris var. mongholica、蒙古栎Quercus mongolica、水曲柳Fraxinus mandshurica）凋落物制备生物炭的燃料特性。研究通过多尺度分析手段揭示：针叶林生物炭在高温热解（600-700℃）时形成高度芳香化碳结构，其固定碳（Fixed Carbon, FC）含量达82.95%，能量回收率（energy yield）最高达80.68%，且燃烧时CO排放量低于0.003 g·s^-1，显著优于阔叶树种。更突破性的是，团队建立的碳氧元素驱动非线性热值预测模型，将HHV预测误差控制在±5%以内，为生物燃料工业化应用提供了精准评估工具。

研究采用三大关键技术体系：首先通过控制热解温度（300-700℃）和时间（1-3h）制备60种生物炭样本；其次运用热重-差示扫描量热联用（TG-DSC）分析燃烧动力学特性，结合锥形量热仪测定实际燃烧参数（PHRR、THR等）；最后整合随机森林算法（Random Forest）和结构方程模型（SEM）解析成分-性能关系，并构建预测方程。所有样本均采自中国黑龙江大兴安岭成熟天然林，确保数据生态代表性。

【热解温度对燃料特性的调控机制】
研究显示热解温度是影响性能的核心参数：当温度从300℃升至700℃时，生物炭产率从58.0%降至25.5%，但固定碳（FC）含量提升23个百分点（59.42%→82.95%）。特别值得注意的是，针叶林生物炭在600℃达到能量密度峰值（HHV 26.61 MJ·kg^-1），相当于次烟煤热值。热重分析揭示高温生物炭的燃烧峰向高温区移动（T_max从385.6℃升至529.7℃），表明其具有更稳定的燃烧特性。

【燃烧行为的环境友好性评估】
锥形量热仪数据显示，高温生物炭（600℃）的总烟雾产量（TSP）比低温样品降低83%，且无明火燃烧特性使其适用于工业锅炉。结构方程模型（SEM）进一步证实，碳含量提升直接促进燃烧稳定性（路径系数0.68），而硫、氮元素与烟雾生成呈正相关（p<0.01）。

【机器学习驱动的性能预测】
通过比较18种预测方程，发现基于元素组成的非线性模型（Eq.12）最优，其HHV预测R2达0.957。SHAP算法分析显示，碳元素对热值的贡献度占比超40%，而产率（yield）是能量回收率的核心预测因子（SHAP值0.32）。

该研究创新性地将森林防火需求与生物能源开发相结合，证实针叶林凋落物在500-600℃热解时能同时实现最佳能量产出（80.68%）和环境效益（TSP<1 m2）。所建立的"温度-组分-性能"关系模型，为制定差异化热解工艺提供了理论依据。特别是开发的元素驱动预测工具，可大幅降低生物燃料的品质检测成本。从应用角度看，这项成果既符合欧盟最新生物质能源法规（EU 2023），又能通过减少地表可燃物载量降低野火风险，实现"减碳"与"减灾"的双赢。未来研究可扩大样本多样性，并探索生物油联产工艺，进一步提升全链条经济效益。