機器學習模型預測煤熱解產物分布研究

摘要： 熱解技術是煤清潔高效轉化利用的主要技術之一，然而由于煤成分復雜、熱解反應難以控制，對于各煤種都需要消耗大量時間和精力重復進行熱解產物分布研究。以煤的組成和熱解終溫為輸入條件，煤熱解產物收率為輸出條件，采用機器學習模型調參后的隨機森林(RF)、支持向量機(SVM)和極限梯度提升(XGBoost)算法對煤熱解產物收率進行了預測，分析了不同輸入特征對熱解產物收率的重要性，并使用雙因素... （共12頁）