基于机器学习的生物质热解三态产物产率提升研究

摘要： 通过挖掘文献中木质纤维素类生物质鼓泡流化床快速热解实验数据并建立随机森林(RF)回归模型，以生物质原料特性与热解条件对生物质热解生物油、生物炭、气体的产率进行预测。从影响生物质热解产物分布的5类关键因素中整理出15个特征变量，将输入变量进行了组合得到7个模型，均能很好地预测生物质热解三态产物，回归系数(R~2)大于0.9。模型6的输入变量最少且准确度最高，对生物炭、生物油、生物... （共10页）