在全球推动碳中和和低碳能源转型的背景下，由于其碳中性特性，生物质能变得至关重要[[1], [2], [3], [4]]。生物质能利用光合作用捕获的太阳能，将二氧化碳和水转化为储存在植物和废物等有机材料中的化学能[5,6]。生物质能可以加工成固体、液体和气体燃料，为发电、供暖和运输提供可再生的替代品[7,8]。生物质能有效解决了太阳能和风能的间歇性限制，提供了稳定且可调度 的能源供应[[9], [10], [11]]。
尽管具有优势，生物质能仍面临诸多挑战，包括原料物流效率低下、技术瓶颈和系统集成障碍（Gonzalez-Salazar等人，2024年）。技术上的限制，如气化过程中的焦油形成以及木质纤维素转化中的低酶水解速率，仍是主要障碍[7]。然而，最近的研究取得了显著进展。例如，曹等人[12]开发了一种水热液化方法，既能提高生物油的产量，又能减少温室气体排放。Senocak和Goren[13]将地理信息系统与机器学习相结合，提高了国家生物质潜力的空间预测能力。此外，Akter等人[14]估计，仅农业废弃物就能通过沼气满足孟加拉国88%的能源需求，这凸显了生物质系统的巨大潜力（尽管这种潜力取决于具体情境）。这些发展既表明了生物质技术的潜力，也强调了系统预见性的必要性，以确定哪些创新真正具有变革性。
专利分析为识别技术机会提供了战略方法，有助于克服与原材料、效率和系统集成相关的生物质能挑战[[15], [16], [17], [18], [19], [20]]。“异常”专利（与主流趋势不同的专利）可能揭示生物质处理和催化剂开发方面的重大创新[7,21]。在《巴黎协定》框架下，探索技术机会有助于制定发展战略、分析风险和机会，促进可持续发展[22,23]。然而，当前的研究主要集中在主流专利趋势上，忽视了“异常”专利中的创新潜力[24]。虽然专利挖掘方法已在多个行业得到广泛应用[[25], [26], [27], [28]]，但专门针对生物质能的系统性专利文本挖掘仍然有限。
本研究旨在利用先进的专利文本挖掘和机器学习方法，识别生物质能领域的核心技术主题、评估专利网络特征并预测新兴技术机会。我们分析了1970年至2022年的26,865项与生物质相关的专利。首先，通过潜在狄利克雷分配（LDA）和社交网络分析（SNA）来研究技术生命周期，提取语义和主题信息。随后，基于与现有专利的相似度较低的特征，利用深度神经网络（DNN）识别异常专利，并预测其技术和经济影响。最后，根据识别出的技术机会提出政策建议。
本研究通过将最先进的机器学习专利分析方法转化为监管机构可采取的行动指标，推动了该领域的发展[16,29,30]。通过将主题建模与26,865项生物质专利的异常检测相结合，我们发现了传统趋势分析所遗漏的高价值发明，如低能耗干燥技术和负排放反应器设计。该框架将这些专利信号转化为具体的措施（如定向研发税收抵免、原料价格支持、特定技术标准），为部委和资助机构提供了优先考虑加速最有前景的生物质发展路径的工具
在此基础上，我们基于LDA-Doc2Vec嵌入和深度神经网络校准的动态四阶段生命周期模型，预测每个新兴主题何时达到概念验证、规模扩大和市场进入的里程碑[34,35]。与静态扩散曲线相比，该模型提高了验证集的预测精度[[36], [37], [38]]。这些前瞻性时间线使政策制定者能够按顺序安排激励措施：为异常专利提供早期资助、中期示范保障，并在成本持平时调整碳价。通过将详细的技术信息与政策工具箱相结合，该方法使政府和行业联盟能够将生物质创新与脱碳目标对齐，同时降低资产搁浅的风险。
