Syagrus Romanzoffiana生物纤维的热重分析与人工神经网络建模：基于无模型方法的动力学与热力学参数对比研究

本研究针对生物质热解机理解析的难题，来自巴西的研究团队创新性地采用热重分析(TGA)结合人工神经网络(ANN)建模，系统研究了Syagrus romanzoffiana棕榈纤维的热解特性。通过Kissinger-Akahira-Sunose (KAS)和Flynn-Wall-Ozawa (FWO)等无模型方法计算活化能(Ea)，发现三阶段降解过程中平均Ea分别为148.7 kJ/mol、214.3 kJ/mol和245.6 kJ/mol。ANN模型(R2>0.99)成功预测了热解行为，为生物质能源转化提供了重要理论依据。

　　

这项开创性研究深入探索了女王棕榈(Syagrus romanzoffiana)纤维的热解行为。通过精密的热重分析仪(TGA)在10°C/min升温速率下，研究人员捕捉到生物质典型的三阶段热降解曲线。令人振奋的是，采用先进的机器学习技术——人工神经网络(ANN)构建的预测模型展现出惊人的准确性，相关系数R²突破0.99大关。

在动力学分析方面，团队运用两种经典的无模型方法：KAS法(Kissinger-Akahira-Sunose)和FWO法(Flynn-Wall-Ozawa)，计算出活化能(E_a)呈现阶梯式增长趋势。特别值得注意的是，在关键的活性热解区间(200-400°C)，反应机理函数最符合三维扩散模型(D3)，这为理解木质纤维素的热转化机制提供了新视角。

热力学参数同样揭示重要规律，吉布斯自由能(ΔG)随转化率增加而升高的现象，暗示着热解后期需要克服更高的能垒。这些发现不仅完善了生物质热解理论体系，更为农林废弃物资源化利用提供了量化设计依据。