近日,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所種植廢棄物清潔轉(zhuǎn)化與高值利用創(chuàng)新團(tuán)隊,通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對濕法沼氣工程中發(fā)酵產(chǎn)物特性進(jìn)行了精準(zhǔn)預(yù)測。相關(guān)研究成果發(fā)表在《化學(xué)工程雜志(Chemical Engineering Journal)》上。
厭氧發(fā)酵是一種重要的農(nóng)業(yè)廢棄物處理方法,針對傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測發(fā)酵性能時存在的精度低、線性相關(guān)性差等問題,該研究選擇典型的2種非時序模型(GBR和RF)和3種時序模型(LSTM、CNN-LSTM和DA-LSTM)進(jìn)行系統(tǒng)比較,模型超參數(shù)優(yōu)化后用于預(yù)測濕法沼氣工程中發(fā)酵產(chǎn)物的特性。
該研究獲得了較為理想的預(yù)測甲烷含量的GBR非時序模型,且時序模型DA-LSTM在預(yù)測產(chǎn)氣量方面優(yōu)于時序模型LSTM和CNN-LSTM。該研究建立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可精準(zhǔn)預(yù)測濕法沼氣工程中發(fā)酵產(chǎn)物特性,為濕法沼氣工程過程調(diào)控及高效產(chǎn)氣提供重要的理論和技術(shù)支撐,同時該研究建立的方法框架包括輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和優(yōu)化、精度驗證和泛化能力提升等,可為其他可再生能源工程中的模型預(yù)測提供方法指導(dǎo)。
該研究得到國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系、國家自然科學(xué)基金、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程等項目的資助。(通訊員:王佳)
原文鏈接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1385894724070736