基于机器学习的菠萝蜜树皮热解生物炭动力学分析及能量转化机制研究

本研究针对农业废弃物菠萝蜜树皮(Artocarpus heterophyllus, AHB)的资源化利用难题，通过400-600°C快速热解制备高碳含量(66.69 wt%)生物炭，结合FWO/KAS/TANG动力学模型与机器学习(GPR模型R2=1)预测质量损失，为生物质能源转化提供精准优化方案。

　　

全球每年产生140亿吨农林废弃物，国际能源署(IEA)数据显示这些生物质虽贡献10%全球能源，但低效管理造成巨大环境压力。菠萝蜜作为亚洲重要经济作物，其树皮(AHB)年产量达数百万吨却鲜少被深度利用。传统热解技术面临反应机理复杂、参数优化困难等挑战，特别是对AHB这类特殊生物质的热化学转化机制缺乏系统研究。

为破解这一难题，来自印度理工学院鲁尔克拉分校的研究团队在《Biomass and Bioenergy》发表创新成果。研究采用400-600°C梯度热解AHB树皮，发现所得生物炭具有27.15 MJ/kg热值（接近煤炭）和66.69 wt%固定碳含量。通过结合三种等转化率动力学模型(OFW/KAS/TANG)与机器学习算法，首次实现生物质热解质量损失的精准预测。

关键技术包括：1) 半批次反应器快速热解实验；2) 热重分析(TGA)获取质量损失数据；3) 高斯过程回归(GPR)、支持向量回归(SVR)等4种机器学习模型构建；4) 扫描电镜(SEM)表征生物炭形貌。

【Biomass feedstock】
研究选用600 μm粒径AHB树皮粉末，通过球磨预处理确保样品均一性。

【Experimental setup】
316不锈钢反应器在氮气氛围下进行热解，温度控制精度达±2°C，同步收集生物油、不可凝气体和固体残渣。

【Thermal effects on the composition of pyrolysis products】
温度升高导致生物炭产率从40.2%(400°C)降至28.5%(600°C)，而气体产物中CO₂/CO比值随温度升高呈现先增后减趋势。

【Conclusion】
高斯过程回归模型在预测质量损失时表现最优(R²=1)，显著优于传统ANN方法。动力学分析揭示AHB平均活化能为172-186 kJ/mol，其热解过程符合三维扩散机制。该研究为农业废弃物高值化利用提供了数据驱动的优化范式，对生物质能设备设计和工艺参数调控具有重要指导价值。

研究团队特别指出，AHB生物炭的碱性(pH=9.3)和多孔结构(SEM显示10-50 μm孔隙)使其在土壤修复领域具有应用潜力。通过机器学习与实验数据的深度融合，这项工作开创了生物质热解研究的新范式，为碳中和目标下的废弃物资源化提供了创新解决方案。