人本集成AI模型在湿法碳化工艺优化与水热炭特性预测中的突破性应用

本研究针对湿法碳化(HTC)工艺优化成本高、实验周期长的问题，开发了基于544个数据点的人本集成AI模型，通过融合8种机器学习算法和可解释AI技术(SHAP)，实现了水热炭元素分析、工业分析及产率的精准预测(调整R2达0.98-1.0)，较文献最优模型提升5%以上，为生物质资源化提供了高效可靠的数字化工具。

　　

随着全球湿生物质废弃物产量激增，传统干法热化学转化技术（如气化、热解）因高能耗干燥步骤难以经济处理高水分（>50 wt%）原料。湿法碳化(Hydrothermal Carbonization, HTC)作为新兴技术，能在水介质中（180-250°C，2-10 MPa）直接转化湿生物质，产物水热炭(hydrochar)具有高热值(HHV)、低灰分等特性，广泛应用于土壤改良、超级电容器电极等领域。然而，HTC工艺优化依赖大量实验，存在成本高、周期长的瓶颈，且现有统计模型受限于特定实验条件，缺乏普适性。

针对这些挑战，国外研究团队在《Journal of Environmental Chemical Engineering》发表研究，构建了包含544个数据点的分析就绪数据库(ARD)，开发了融合8种机器学习(ML)模型的人本集成AI框架。通过结合可解释AI(XAI)技术，首次实现了水热炭元素组成(C/H/N/O)、工业分析(VM/FC/Ash)及产率(HY)的高精度预测，调整R2达0.98-1.0，其中水热炭产率预测精度较文献最优提升5%，RMSE降至2.47。

研究采用三大关键技术：1) 基于随机森林(RF)和SHAP值的混合特征筛选，确定生物质固定碳(FC)和温度为核心变量；2) 集成决策树(DT)、XGBoost等8种异构ML模型，通过平均预测-堆叠学习两阶段融合优化；3) 应用SHAP解释模型揭示温度对脱水反应的调控机制。

3.1 数据库统计分析
整合43篇文献的544组数据，涵盖木质纤维素(50%)、污泥(21%)等生物质。箱线图分析显示水热炭碳含量(27-76%)、灰分(1-50%)跨度大，Pearson相关性证实温度与产率呈显著负相关(r=-0.61)。

3.2 特征重要性
SHAP分析表明：FC_B（生物质固定碳）对水热炭碳含量影响最大(SHAP=1.2)，温度次之；灰分预测主要受原料灰分支配；产率关键控制因素为温度(SHAP=-3.8)和氮含量。

3.3 单模型优化
CatBoost/XGBoost在多数指标表现最优，如产率预测R2达0.89-0.90，但ANN因数据量不足表现欠佳(R2=0.68)。

3.4 决策融合模型
采用"6模型平均+CatBoost堆叠"策略，使产率预测R2提升至0.98，外部验证集R2保持0.90-0.99，证实模型强泛化能力。

3.5 模型可解释性
SHAP热图揭示温度通过促进脱羧反应降低产率，而高氮生物质因含蛋白质结构可抵抗热降解。

该研究通过人本集成AI框架，突破了传统HTC模型"准确性-可解释性"难以兼得的困境。决策融合策略将产率预测误差降低45%，XAI技术首次量化了FC_B与温度的交互效应，为定向设计水热炭材料提供理论依据。未来可通过纳入更多湿生物质数据，进一步优化工业场景适用性。