臭氧预处理大型藻类（Ulva lactuca）产沼气的机器学习优化：大分子降解、能量平衡与技术经济评估

为应对全球变暖与能源需求激增，本研究聚焦生物质热解技术，通过机器学习优化臭氧预处理大型藻类（Ulva lactuca）的沼气生产工艺，系统评估大分子降解机制、能量平衡及技术经济可行性，为清洁能源开发提供创新解决方案。

　　

全球能源需求以每年1.4%的速度持续增长，而化石燃料主导的氢能生产每年排放超过900 Mt CO₂，加剧了气候变化与能源安全问题。氢能虽具有142 kJ/g的高能量密度，但现有生产路线中62%依赖无碳捕集的天然气重整，亟需开发可再生替代方案。生物质热解技术因其原料广泛性（如藻类、农林废弃物）和产物多样性（生物油、热解气、生物炭），成为最具潜力的绿色制氢路径之一。

研究人员通过整合机器学习算法与多尺度分析手段，建立了臭氧预处理大型藻类的热解-催化重整优化模型。研究首先解析了生物质组分（纤维素、半纤维素、木质素）的热降解动力学，结合催化剂STEEP（社会-技术-环境-经济-政治）评估框架，筛选出镍基催化剂在800–1000°C条件下可实现H₂产率提升40%。技术成熟度（TRL）分析表明，该工艺已具备中试条件（TRL 5-6），能量平衡显示净产能比传统气化工艺提高22%。

主要技术方法

1. 臭氧预处理大型藻类样本队列的理化特性表征

2. 热重-质谱联用（TG-MS）分析热解气组分

3. 机器学习模型（随机森林算法）优化工艺参数

4. 生命周期评估（LCA）与技术经济分析（TEA）

研究结果

生物炭特性

热解温度>600°C时，生物炭比表面积达650 m²/g，其作为催化剂载体可降低重整反应活化能15%。

时间线分析

1995-2024年数据显示，催化剂研发重点从贵金属（Pt/Rh）转向非贵金属（Ni/Co），成本降低70%。

催化重整效率

两级反应器系统中，Ni/Al₂O₃-CeO₂催化剂使H₂选择性达78%，焦炭沉积率<3%。

技术经济评估

规模化后氢气生产成本可降至2.3美元/kg，较电解水路线低31%。

该研究突破传统生物质转化效率瓶颈，通过机器学习驱动的工艺优化与全链条评估，证实臭氧预处理-催化重整联用技术的工业化潜力。其创新性体现在：首次将STEEP框架应用于催化剂筛选，建立动态工艺优化模型，并为《巴黎协定》碳减排目标提供了可行技术路径。未来需重点解决反应器结焦与催化剂再生问题，推动TRL向商业化阶段（TRL 9）迈进。