基于机器学习的生物质热解油中含氮产物产率精准预测与过程优化研究

本文系统评估了神经网络（BPNN）、随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）在预测生物质热解油中含氮产物产率中的性能。研究表明，BPNN模型表现最优（测试集R2≈0.93），为热解工艺优化和生物油高值化转化提供了数据驱动的解决方案，对推动清洁能源发展具有重要意义。

　　

数据收集

本研究收集了195组不同条件下生物质热解的实验数据，涵盖了多种生物质原料及热解参数。数据包括热解温度、升温速率、气体流速等变量，以及这些条件下产生的生物油中含氮化合物的产率。通过多次实验和文献调研，确保了所收集数据的代表性和全面性。

数据集统计

数据集主要包含生物质热解数据，此外还包含经过预处理的生物质样本，预处理方法包括酸洗处理和焙烧处理，这增强了预测模型的泛化能力。表2展示了模型已确认的输入参数的选择范围，包括热解温度、升温速率、气体流速、生物质元素分析和工业分析。

皮尔逊相关性分析用于量化变量间的线性关系，而斯皮尔曼等级相关性则用于评估非线性关联。通过分析特征与目标变量（含氮产物产率）之间的相关性，筛选出最具预测力的输入参数。

结论

本研究系统评估了三种机器学习方法——反向传播神经网络（BPNN）、随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）在预测生物质热解油中含氮产物产率方面的性能。BPNN模型表现最佳（测试集R²≈0.93，RMSE≈3.4），其次是RF（测试集R²≈0.87）和SVR（测试集R²≈0.74），证明了深度神经网络在捕捉热解参数与含氮产物产率之间复杂非线性相互作用方面的强大能力。