生物质高发热值(HHV)的数据驱动建模与优化：提升生物能源生产的关键技术

这篇综述系统评估了六种机器学习模型（MLP、RBF、SVR、GPR、MLR、ANFIS）预测生物质高发热值（HHV）的性能，揭示碳含量（C）是最关键变量（排除后RMSE从0.55升至1.20），并通过遗传算法（GA）优化使工业废弃物HHV从24.08提升至44.49 MJ/kg，为废弃物能源化提供了AI驱动的量化决策框架。

　　

Highlight

本研究通过整合机器学习与优化技术，开创性地构建了从生物质高发热值（HHV）预测到组分设计的闭环系统。

Methodology

采用Pachauri等研究中的多源生物质数据集（图3），涵盖碳(C)、氢(H)、氧(O)等元素含量，通过均值、标准差和峰度分析数据特征（图4）。

Results and discussion

突破传统黑箱模型局限，研究首次揭示：

1. 1.

   碳的主导作用：碳含量与HHV呈极强正相关（r=0.94, p<0.001），氧则显著负相关（r=?0.55）

2. 2.

   模型性能：高斯过程回归(GPR)和径向基函数(RBF)表现最优，RMSE分别达0.47和0.58

3. 3.

   优化突破：遗传算法(GA)将工业废弃物HHV从24.08 MJ/kg提升至44.49 MJ/kg，实现能量密度跃升

Conclusion

研究证实碳是HHV的核心驱动因子，GPR与RBF模型为生物质能转化提供高精度预测工具，结合GA优化可定向设计高热值生物燃料，推动废弃物能源化技术革新。