机器学习在生物炭生产及吸附领域中的应用研究进展

杨东东，李芬，杨莹，王瑞莹，邢智超，韩明洪（哈尔滨理工大学材料科学与化学工程学院）

摘要：随着“双碳”战略的深入推进，生物炭因其独特的碳封存能力和功能性应用，已成为环境科学与材料工程领域的研究热点。机器学习(ML) 技术的快速发展为生物炭高效吸附性能的开发提供了创新性研究方法。本文系统综述了ML 在生物炭制备工艺优化及吸附性能预测领域的最新研究进展: 首先阐释了ML 技术的基本算法原理及其在生物炭研究中的适用性特征; 其次对ML 在生物炭制备过程建模，特别对热解产物分布与生物炭特性预测中的主要影响因素进行了分析; 在吸附性能评估方面，深入探讨了ML 在预测重金属离子、新兴污染物及气态污染物去除效率中的建模方法与应用成效; 最后就ML 驱动生物炭成本效益进行了一定的分析。通过对现有文献的分析，本文总结了ML 在生物炭研究中的技术优势，指出了在数据质量、模型可解释性及跨尺度预测等方面存在的技术瓶颈，并提出融合多组学数据与物理引导ML 的前瞻性研究方向。本文可为环境功能材料设计与污染控制技术的智能化发展提供理论参考。

关键词：机器学习；生物炭生产；污染物吸附预测；混合模型