微波辅助热解与传统热解的比较研究：基于机器学习的方法

《Bioresource Technology》：Comparative investigation of microwave-assisted and conventional pyrolysis: a machine learning-based approach

　　

Chu Chu|Lyndon Hess|Yudha Dwi Prasetyatama|Aditi Seshadri|Shuwen Yue|Iris K.M. Yu

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  岭回归在预测性能和泛化能力方面表现出色。
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  在传统热解过程中，物质的近似组成决定了产物的分布。
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  在微波辅助热解（MAP）中，最终组成决定了产物的分布。
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  在微波辅助热解中，微波吸收体的损耗 tangent 是一个关键的加热参数。