机器学习模型预测煤热解产物分布研究

摘要： 热解技术是煤清洁高效转化利用的主要技术之一，然而由于煤成分复杂、热解反应难以控制，对于各煤种都需要消耗大量时间和精力重复进行热解产物分布研究。以煤的组成和热解终温为输入条件，煤热解产物收率为输出条件，采用机器学习模型调参后的随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和极限梯度提升(XGBoost)算法对煤热解产物收率进行了预测，分析了不同输入特征对热解产物收率的重要性，并使用双因素... （共12页）