一种耦合MFIX和机器学习的污泥热解模拟与工艺优化方法

本发明公开了一种耦合MFIX与机器学习的污泥热解模拟与工艺优化方法，包括以下步骤：S1，构建污泥热解数据集，建立污泥热解动力学参数和产物产率预测模型；S2，使用MFIX模拟不同属性污泥在不同操作参数和设备下的热解过程，建立更加完善的污泥热解数据集；S3，使用机器学习算法对建立的更加完善污泥热解数据集进行训练预测，并设定优化工艺的目标函数进行最佳参数优化；S4，工程应用。本发明综合考虑了污泥种类、设备类型及操作参数对热解过程的影响，通过耦合MFIX与机器学习技术，显著降低了实验成本和时间。本发明建立的方法具备良好的泛化能力，可高效应用于不同场景的污泥热解工艺优化。