综述：基于机器学习的富氢合成气生物质气化建模研究综述

这篇综述系统梳理了机器学习（ML）在生物质气化制富氢合成气（H2-rich syngas）领域的应用，对比了多元线性回归（MLR）、支持向量机（SVR）、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）等模型的性能，揭示了蒸汽/生物质比（S/B）和当量比（ER）对H2产率的关键影响，为生物质高效气化提供了大数据分析视角。

　　

生物质气化过程与化学反应

生物质气化是通过热化学转化将农林废弃物等固体燃料转化为可燃合成气的过程，分为干燥、热解、氧化和还原四个阶段。其中，蒸汽气化作为吸热反应需高温环境，而水煤气变换反应（WGS）则释放热量，二者协同影响H₂产率。生物质高挥发分导致的焦油问题、碱（碱土）金属（AAEMs）对反应器的腐蚀，以及低能量密度是当前规模化应用的三大瓶颈。

机器学习模型性能对比

研究对比了主流模型的适用场景：小样本条件下，提升模型（如XGBoost、AdaBoost）更适用于低噪声数据，而袋装模型（如RF）对低质量样本表现更优。深度学习方法因样本量限制尚未广泛应用。特征重要性分析中，Garson算法、Pearson相关性和SHAP值分析揭示了S/B与ER分别对H₂产率呈显著正/负相关，为工艺优化提供量化依据。

预测性能的关键因素

样本质量、模型选择、抗过拟合和不确定性分析共同决定预测准确性。数据预处理中异常值检测与特征降维可提升模型鲁棒性。值得注意的是，不同文献中生物质组分和实验条件的差异导致数据异质性，凸显了建立标准化气化数据库的迫切性。

未来展望

当前研究需突破三方面局限：一是扩充跨文献数据的样本规模；二是开发融合物理化学原理的混合模型（灰箱模型），提升泛化能力；三是加强不确定性分析以增强结论可靠性。生物质气化与机器学习交叉研究，将为碳达峰（2030）和碳中和（2060）目标提供关键技术支撑。