机器学习驱动的生物质共消化优化模型构建与甲烷产量最大化研究

本研究创新性地采用机器学习算法（ANN/SVM/RF）构建ACoD（厌氧共消化）预测模型MACD，通过特征重要性分析确定碳含量、停留时间和原料配比为关键影响因素（贡献度>90%），结合粒子群优化算法获得厨余/污泥最佳配比（2:5和1:9），实验验证模型预测精度达R2=0.951，为生物质能源转化提供了高效数字化解决方案。

　　

Highlight

本研究建立的机器学习模型（MACD）在厌氧共消化（ACoD）中实现了0.951的高精度预测（R²），关键参数碳含量、停留时间和原料配比贡献了超过90%的特征重要性。通过粒子群优化算法确定的厨余垃圾/污泥最佳配比（2:5和1:9）已获实验验证，该框架为连续反应器系统的预测性优化提供了可扩展方案。

Machine learning model establishment based on the ACoD

图1展示了本研究的模型构建流程。基于人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）三种代表性算法开发的MACD模型，通过差异化算法原理实现了对ACoD过程的全面模拟。

Visualization of ACoD data

图2A揭示了不同实验条件下碳（C）、氢（H）、氧（O）、氮（N）的重量百分比变化。碳氧呈现显著负相关（C:20-45% vs O:25-50%），而氢（10-15%）和氮（<5%）含量相对稳定，这种元素分布模式为理解底物协同效应提供了新视角。

Conclusion

粒子群优化确定的两种厨余/污泥配比方案（2:5对应累计产甲烷量优化，1:9对应日产甲烷量优化）经实验证实具有显著协同效应，模型预测误差（RMSE=0.57）处于工业可接受范围，为生物质能源工程的数字化升级提供了关键技术支撑。