一种基于机器学习模型的生物质热解产物预测方法

本发明公开了一种基于机器学习模型的生物质热解产物预测方法，包括：收集不同生物质热解条件下的数据，并对数据进行处理，获得目标数据；构建机器学习模型，基于目标数据对机器学习模型进行训练，获得目标机器学习模型；根据目标机器学习模型预测生物炭的产量及其氮、磷、钾含量，获得生物炭产率及其氮、磷、钾元素组成的预测结果。本发明通过引入机器学习模型，结合数据增强技术，能够基于生物质原料的元素组成和热解工艺参数，对生物炭的产量及其氮、磷、钾含量进行高精度预测，为生物质热解工艺的优化设计和生物炭肥料的应用提供技术支持。