Page 48 - 《橡塑技术与装备》2026年2期

橡塑技术与装备
HINA R&P TECHNOLOGY AND EQUIPMENT

气等多个领域的知识，进行跨学科创新。探索和应用 1.7 过程优化与控制基础理论的开拓策略
新的材料、传感器、控制系统等，提升热解工艺的智 通过收集废塑料热解过程中的关键参数，用统计
能化水平。 分析、机器学习算法来筛选对热解过程影响最大的特
1.3 模型拟合与预测基础理论的开拓策略 征，创建新的特征 ；根据问题的复杂性选择合适的机
通过收集大量的实验数据，包括热解温度、压力、 器学习模型 ；开发模型以适应实时数据流 ；持续更新
原料性质、产物特性等，选择对热解过程有直接影响 模型参数，优化热解过程 ；根据实时数据和预测模型
的关键特征，建立数学模型，选择合适的机器学习或 的结果，动态调整热解条件 ； AI 废塑料热解过程的优
深度学习模型进行训练，使用收集的数据集对选定的 化与控制开发是一个持续迭代的过程，需要跨学科团
模型进行训练，预测不同条件下的产物分布、产率、 队的紧密合作，以及对最新技术的跟踪和应用。AI 模
能量消耗等关键参数，结合实际应用背景不断调整和 型可以通过历史数据学习最佳操作条件，预测不同参
优化模型。 数组合下的产出，从而实现过程的自动化和精细化控
1.4 特征选择和降维技术基础理论的开拓策 制。
略 1.8 预测与建模基础理论的开拓策略
通过从原始特征集中挑选出对模型预测能力贡献 通过收集废塑料热解过程的相关数据，统计分析
最大的特征子集，结合清洗数据，处理缺失值等降维 或机器学习方法（如递归特征消除、特征重要性评估）
技术，机器学习可以识别出对热解过程影响最大的因 选择对热解过程影响最大的特征，根据问题的性质选
素，有助于简化模型，提高解释性和实用性，有效地 择合适的机器学习模型或深度学习模型，评估模型在
提升 AI 废塑料热解系统的预测准确性和效率，同时减 验证集和测试集上的表现，使用适当的指标来判断模
少计算资源的消耗 型的泛化能力，将训练好的模型应用到实际的废塑料
1.5 在线学习与适应性调整基础理论的开拓 热解过程中，预测关键参数（如产率、产物种类、能
策略 耗等），并根据预测结果调整操作参数，优化热解过程。
通过机器学习算法，基于当前数据和模型预测， 开发预测模型来预测热解过程中的关键参数和产物特
在线实时调整热解过程的关键参数。在线学习算法， 性，如产油率、气体生成量、炭黑产量等。这些模型
模型能够从每次热解过程后的数据更新中学习，不需 可以基于统计学习、深度学习或混合学习方法，通过
要从头开始训练整个模型，模型能够快速调整参数以 训练大量实验数据来预测不同条件下的结果。
适应变化。在实际热解过程中，环境条件、原料成分 1.9 副产品分析与分类基础理论的开拓策略
等可能会发生变化，机器学习模型能够通过持续学习 通过收集有关废塑料热解过程的所有相关信息，
和自我调整，适应这些变化，保持高性能和稳定性。 包括但不限于热解产物的化学成分、物理特性、热解
这种技术结合了人工智能的自适应学习能力与化学工 条件（如温度、压力、时间等）以及其他可能影响产
程的热解过程原理，旨在通过实时数据反馈，持续优 物特性的参数。数据预处理包括清洗数据、去除异常
化热解工艺参数，实现资源的最大化利用和环境影响 值、标准化数值范围等，以便于后续的分析与分类。
的最小化。 选择合适的机器学习或深度学习模型来进行副产品的
1.6 集成学习与多模型融合基础理论的开拓 分类。使用交叉验证等方法评估模型性能，选择最佳
策略 模型。评估指标通常包括准确率、召回率、F1 分数、
通过开发多样化的模型集合，对训练数据进行有 混淆矩阵等。根据评估结果，可能需要调整模型参数
放回抽样，加权平均所有模型的预测结果，评估各个 或尝试不同的特征组合。通过集成学习方法，如在线
模型对特征重要性。通过精心设计和优化，集成学习 学习或增量学习，模型能够根据新数据持续优化自身。
与多模型融合可以在废塑料热解等复杂场景中发挥强 型输出的分类结果应能被解释，并用于指导实际操作。
大的预测和优化作用，同时提高决策的稳健性和效率。 1.10 环境影响评估基础理论的开拓策略
结合多种机器学习模型的优势，通过集成学习方法， 通过收集与废塑料热解相关的环境影响数据，建
可以提高预测准确度和鲁棒性，更好地应对复杂多变 立环境影响评估的模型框架，选择合适的 AI 模型来预
的热解过程。 测和评估环境影响，使用历史数据集训练模型，并通

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·2· 第 52 卷 第 期