微藻（螺旋藻）与废轮胎共热解协同效应的集成机器学习预测及其在生物燃料生产中的应用

（编辑推荐）本研究创新性地采用微波辅助催化共热解（MACCP）技术处理微藻与废轮胎（WT），通过集成机器学习（XGB/ET模型，R2达0.98）优化工艺参数，实现高品质生物油（50.46 wt%产率）的低能耗生产（能耗降低33%），为废弃资源高值化与清洁能源开发提供AI驱动新范式。

　　

研究亮点

本研究通过微波辅助催化共热解（MACCP）技术将微藻与废轮胎（WT）协同转化，创新性地解决了废弃轮胎处置难题。实验发现：在优化条件下（催化剂负载量、微波功率540-810 kJ、敏感剂调控），生物油产率提升至50.46 wt%，且显著降低含氧/氮化合物——这一"脱氧脱氮"协同效应使油品热值提高48.96%。通过气相色谱-质谱（GC-MS）分析，生物油中单环/多环芳香烃（MAHs/PAHs）的复杂组成显著增加，而含氧化合物比例下降。

原料与分析

实验采用印度Lavanya公司提供的螺旋藻（Spirulina platensis）与平均粒径3 mm的废轮胎（WT），经80°C干燥后粉碎至150 μm。工业级石墨粉（98 wt%碳）作为微波敏感剂，其微等离子体效应实现分子级快速加热。

原料特性

废轮胎（WT）具有超高碳含量（83.2 wt%）和氢元素（7.37 wt%），其C/H比显著高于微藻，为生物油提质提供天然氢源。而微藻中的矿物质（如钾）可充当天然催化剂，减少外源催化剂依赖。

结论与展望

本研究证实：废轮胎与微藻共热解存在显著协同效应——轮胎的富氢特性提升油品质量，微藻活性挥发分促进轮胎长链聚合物裂解。集成机器学习模型（XGB/ET）的精准预测（R² 0.98）为工业化放大提供AI解决方案，未来可拓展至其他废弃生物质共处理系统。