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基于机器学习算法的生物质热解产物产率预测研究

文献类型： 中文期刊

作者： 刘晓宇;李奇辰;霍丽丽;赵立欣;姚宗路;孙培豪;贾吉秀;朱本海

作者机构：

关键词： 生物质;生物炭;热解气;焦油;算法;预测;机器学习

期刊名称：化工学报

ISSN： 0438-1157

年卷期： 2026 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版）

摘要： 为实现生物质热解产物的定向调控，构建了一种基于机器学习的产率预测与工艺优化模型。整合文献与实验数据，构建了包含578组有效数据的数据集，并利用箱线图与聚类算法对数据进行预处理与特征筛选，在此基础上采用贝叶斯优化方法对随机森林、梯度提升决策树等四种基模型进行调优，并通过堆叠（Stacking）集成策略构建了高精度的产率预测元模型，结果表明该模型生物炭、焦油和热解气产率预测的决定系数(R2)分别高达0.92、0.90和0.94，结合SHAP与GINI的特征重要性分析表明，生物炭产率主要受热解温度与碳含量影响，焦油产率取决于木质素与半纤维素含量，而热解气产率由半纤维素含量与热解温度共同主导，进一步通过偏依赖图分析揭示了产物生成的最佳工艺区间：低温慢速升温（450℃750℃，15℃/min

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