综述：机器学习与智能控制在农业废弃物厌氧消化产沼气中的建模优化研究

《Sustainability》：Land Use Change and Landscape Ecological Risk in the Hangzhou Bay Urban Agglomeration: Spatiotemporal Dynamics and the Nonlinearity and Heterogeneity of Associated Factors

　　

摘要

随着全球对可再生能源需求的增长以及有机废弃物高效利用的迫切需要，农业废弃物（包括动物粪便和植物残余物）被认为是通过厌氧消化生产沼气的关键且极具前景的原料。尽管该方法具有环境和能源方面的优势，但原料化学成分和质量方面的显著变异性仍是确保产甲烷量始终维持在较高水平的重大障碍。本文系统梳理并评估了旨在克服这一变异性问题的现代方法，特别关注机器学习方法（尤其是人工神经网络）的整合应用。这些方法在基于输入生物质特性分析来建模和预测产甲烷效率方面表现出高精度。此外，本文还批判性地评估了基于混合算法的智能控制与自动化系统在实时自适应调节工艺参数（碳氮比、温度、pH值）方面的作用。这些智能技术的实施对于工艺优化、提高可靠性以及提升沼气行业的经济竞争力至关重要。