机器学习辅助生物炭增值化：化学活化对理化特性的调控机制与多目标优化

为解决生物炭活化过程中工艺参数与理化性质间复杂关系难以解析的问题，研究人员采用多层感知器神经网络（MLP）模型，系统预测了KOH、ZnCl2和H3PO4活化下生物炭的比表面积增量（ΔSBET）、微孔体积增量（ΔVmic）、氮含量（N-Act）及氧碳比（O/C-Act）。模型验证R2达0.82-0.97，揭示了原料特性与工艺参数的协同作用机制，为生物炭定向功能化提供了智能设计工具。

　　

在碳中和目标驱动下，生物质的高值化利用成为全球研究热点。作为热解技术三大产物之一，生物炭因其多孔结构和表面官能团，在环境修复和能源催化领域展现出巨大潜力。然而，原始生物炭的孔隙发育不足严重制约其性能，传统化学活化工艺虽能改善孔隙结构，但活化剂种类、配比、温度等参数的影响机制复杂，不同研究结论差异显著。更棘手的是，现有研究多聚焦单一活化体系或个别性能指标，缺乏跨活化体系的通用预测模型，导致生物炭功能化设计长期依赖试错实验。

针对这一瓶颈，华中科技大学能源与动力工程学院的研究团队在《Journal of the Energy Institute》发表研究，首次构建了覆盖KOH、ZnCl₂和H₃PO₄三种活化体系的多层感知器神经网络（MLP）模型。通过整合43项研究的500余组实验数据，该模型成功实现了生物炭四项关键性能参数的同步预测，其中氮含量（N-Act）预测精度最高（R²=0.97），微孔体积增量（ΔV_mic）预测R²也达0.82。特征重要性分析显示：活化温度和KOH添加比对孔隙发育起主导作用，而原始生物炭的氮含量和氧碳比显著影响活化产物的表面化学性质。研究还通过双因子交互分析发现，当KOH/生物炭质量比为3:1且温度达800°C时，ΔS_BET与ΔV_mic可同步提升至最大值。

关键技术方法包括：1）基于Web of Science和Scopus数据库的系统文献检索，筛选符合预设标准的43项研究数据；2）采用SHAP值进行特征重要性解析；3）通过独立验证集评估模型泛化能力；4）结合岭图和散点矩阵分析数据分布特征。

【特征选择与数据收集】
研究团队构建了包含原料元素组成（C、H、O、N）、活化参数（活化剂类型、质量比、温度、时间）和响应变量（ΔS_BET、ΔV_mic等）的完整特征体系。数据预处理中特别处理了不同文献间单位差异，确保数据可比性。

【数据统计与分析】
岭图分析揭示活化温度（Act-t）和KOH/生物炭比呈窄峰分布，而原始生物炭的氧含量（O-Pre）分布较分散。值得注意的是，BET表面面积与微孔体积呈现显著正相关（r>0.7），说明孔隙发育具有协同效应。

【结论】
该研究突破了传统活化工艺优化的经验主义局限，MLP模型不仅能准确预测多指标响应，更通过可解释性分析揭示了"原料-工艺-性能"的定量关系。特别是发现KOH活化时存在阈值效应：当添加比超过3:1后，孔隙发育增速放缓而氮流失加剧。这一发现为生物炭的"性能定制"提供了理论依据，例如针对吸附应用可优先提升ΔV_mic，而催化应用则需平衡N-Act与O/C-Act。研究建立的跨活化体系预测框架，将加速生物炭从实验室研究向工业化应用的转化进程。