机器学习模型预测生物质热化学制氢产率的创新研究与应用

本研究针对生物质热化学制氢产率预测难题，采用随机森林(RF)和极限梯度提升(XGB)机器学习算法，结合SHAP和PDP分析，建立了高效预测模型。结果表明XGB模型优于RF，固定碳含量和温度是影响产率的关键因素，为生物质能源开发提供了智能化解决方案。

　　

在全球能源转型和碳中和背景下，生物质制氢作为绿色能源路径备受关注。然而，传统热化学转化过程存在产率预测困难、工艺优化复杂等问题，常规建模方法往往需要简化假设，难以准确反映多参数耦合效应。生物质原料的多样性（从农业废弃物到微藻）和反应条件的复杂性（温度、催化剂等），使得建立普适性预测模型成为行业技术瓶颈。

台湾大学化学工程系的研究团队在《Next Energy》发表创新研究，通过机器学习(ML)技术破解这一难题。研究收集了114组涵盖不同生物质特性和工艺参数的数据，采用随机森林(RF)和极限梯度提升(XGB)两种算法构建预测模型，结合SHAP（沙普利加性解释）和PDP（偏依赖图）进行结果解析，为生物质制氢工艺优化提供了智能化解决方案。

关键技术方法包括：1) 系统收集114组生物质热解实验数据；2) 采用Pearson相关系数分析特征参数；3) 构建RF和XGB预测模型并进行超参数优化；4) 应用SHAP和PDP进行模型可解释性分析；5) 通过RMSE和R²评估模型性能。

研究结果部分：

3.1 数据集特征

分析显示生物质原料富含H（40-60%）、C（20-40%）和O（10-30%），验证了高温下去除C和O以产氢的必要性。

3.2 机器学习分析

3.2.1-3.2.3 系统安装与数据预处理

建立了完整的分析流程，包括Anaconda平台搭建、数据标准化和相关性分析。Pearson分析显示单一参数线性相关性弱（|r|<0.4），凸显了ML模型的必要性。

3.2.4-3.2.5 模型构建与验证

通过网格搜索确定XGB最优参数（max_depth=4，n_estimators=60），其训练集R²达0.99，显著优于RF（R²=0.92）。测试集RMSE比较显示XGB（7.65）较RF（9.99）误差降低23%。

3.2.6 生物氢产率预测应用

SHAP分析揭示固定碳(FC)和温度是核心影响因素。PDP显示温度<600°C和FC<20%时产率随参数增加而提升，而水分含量需控制在20%以下。XGB模型成功捕捉了传统方法难以发现的非线性关系。

这项研究开创性地建立了生物质制氢的ML预测框架，其重要意义体现在：1) 提供标准化分析流程和开源代码，降低技术门槛；2) 证实XGB在复杂生物质系统中的优越性；3) 识别关键控制参数为工艺优化指明方向。该成果不仅推动生物质能源的智能化开发，其方法论还可拓展至其他可再生能源领域，为碳中和目标实现提供新工具。特别值得注意的是，研究强调模型可解释性（通过SHAP和PDP），使"黑箱"预测转化为可理解的工艺知识，这对产学研结合具有独特价值。