基于機器學習的生物質(zhì)熱解高值化利用研究進展

摘要： 生物質(zhì)熱解是一種高效的生物質(zhì)資源利用方式，然而熱解過程影響因素眾多，傳統(tǒng)方法很難全面了解影響因素與熱解結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)。為了解決這一問題，研究人員采用機器學習方法建立生物質(zhì)熱解模型，并針對模型的優(yōu)化與應(yīng)用開展深入研究。鑒于此，本綜述在簡單介紹機器學習方法的基礎(chǔ)上，從熱解動力學參數(shù)、熱解產(chǎn)物產(chǎn)率和熱解產(chǎn)物特性3個方面，對應(yīng)用機器學習方法建立生物質(zhì)熱解過程模型的相關(guān)工作進行了總結(jié)，尋... （共14頁）