基于机器学习和火用效率的有机固废气化工艺多目标优化模型研究

为解决有机固废(OSW)气化工艺中设备选型与参数优化的复杂性问题，研究人员结合火用效率分析层次-模糊综合评价(AHP-FCE)与梯度提升决策树(GBDT)算法，构建了多目标预测模型。该模型成功应用于RDF、玉米秸秆和竹屑三类案例，推荐了最优气化炉类型（如DBG、BBG、CFBG/DFBG），并验证了温度与AHP值的正相关性。研究为OSW能源化提供了系统级决策工具，发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。

　　

全球气候危机与化石能源枯竭的双重压力下，有机固废(OSW)的能源化利用成为破解环境与能源困局的关键钥匙。然而，传统气化技术面临两大痛点：一方面，气化炉类型多样（如固定床UBG/DBG、流化床BBG/CFBG/DFBG），其性能受温度、ER（当量比）、SBR（蒸汽生物质比）等数十种参数交织影响；另一方面，现有研究多聚焦单一参数预测，缺乏系统级优化工具。这种"盲人摸象"式的研究难以满足实际工程中兼顾效率、氢产率和环境效益的复合需求。

湖南自然科学基金资助团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究，开创性地将热力学第二定律的火用(exergy)效率与机器学习联姻。研究人员首先构建包含26项实验数据的火用效率数据库，通过AHP-FCE算法将其转化为综合评价分数；随后采用8种机器学习算法对比，发现梯度提升决策树(GBDT)对AHP值的预测精度最高（R²>0.92）。关键技术突破在于：建立气化温度-火用效率的量化关系（需低于灰熔点），开发多目标参数组合穷举算法，并首次实现不同气化炉的横向性能对比。

在"模型应用"部分，研究呈现三大经典案例：年处理2000吨RDF项目优选下吸式固定床(DBG)，11,000吨玉米秸秆项目匹配鼓泡流化床(BBG)，而15万吨竹屑项目则根据目标差异推荐循环流化床(CFBG)（减排优先）或双流化床(DFBG)（产氢优先）。温度敏感性分析揭示：700-900°C区间每升高100°C，AHP值提升12-18%，但超过秸秆灰熔点(1050°C)将导致系统崩溃。

这项研究的里程碑意义在于：构建了首个融合热力学与AI的OSW气化决策系统，其方法论可扩展至其他复杂工业流程优化。正如结论指出，该模型不仅解决了"选择困难症"——通过量化指标明确气化炉选型，更开创了"参数组合导航"新模式，使传统试错成本降低70%以上。未来若结合数字孪生技术，有望实现气化过程的实时动态优化，为"双碳"目标提供新的技术引擎。