Page 52 - 《橡塑技术与装备》2026年2期

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

要的预处理以消除噪声、缺失值和异常值。提高数据 2.10 智能化控制系统的集成模型的主要功
可访问性。通过精心的数据收集与清洗工作，可以为 能分析及关键技术实施策略
后续的机器学习模型构建提供坚实的基础，从而提高 主要功能 ：智能化控制系统，实现废塑料热解流
模型预测废塑料热解过程的准确性和实用性。 程的优化和自动化，提升整体运营效率和竞争力。
关键技术实施策略 ：数据收集过程中应确保数据 关键技术实施 ：清晰地定义集成的目标，比如提
的全面性和代表性，涵盖不同类型的废塑料、不同的 高生产效率、优化流程、减少故障率或提升用户体验
热解条件以及可能影响热解过程的各种因素。数据清 等。对现有系统进行全面的调研，了解其功能、性能、
洗则涉及识别和处理数据中的不一致性、错误或不完 接口、数据流等，识别潜在的集成点和挑战。编写详
整信息。对数据进行格式化和标准化处理，使其适合 细的需求文档，包括集成的目标、预期效果、所需功
后续的数据分析和建模需求。 能、接口需求等。设计统一的标准接口，确保不同系
2.9 特征选择与提取模型的主要功能分析及 统之间能够顺畅通信和数据交换。根据系统的特点和
关键技术实施策略 集成需求，选择或开发集成工具。设计数据整合策略，
主要功能 ：减少数据集中的特征数量，提高模型 确保来自不同系统的数据能够被统一管理和访问。持
的可解释性，降低计算资源的消耗。选择或提取最相 续监控系统性能，根据实际运行情况调整配置，优化
关的特征可以提高模型的预测精度和算法的运行效率。 系统性能。通过采用先进的传感器技术和实时数据处
关键技术实施策略 ：在特征选择与提取阶段，首 理算法，实现对热解反应器内温度、压力、气体成分
先需要对原始数据进行深入分析，识别出与废塑料热 等关键参数的精确监控与动态调整。定期评估和更新
解过程及最终目标（如产物产率、质量或热解效率） 系统架构，保持系统的先进性和适应性。
最相关的特征。特征工程是创建、选择和转换特征的
过程。 ( 未完待续）

Exploration of the scientific development of AI-assisted pyrolysis of
waste plastics（Part A）

Zhang Yougen

(Shanghai First Plastic Machinery Factory, Shanghai 201201, China)
Abstract: The pyrolysis of waste plastics, as a kind of environmentally friendly and efficient waste
treatment method, has received widespread attention. This paper expounds the development strategy
of the basic theoretical system for AI waste plastics pyrolysis; explores the main functional analysis and key
technology implementation strategies of the AI waste plastics pyrolysis model; explores the design of the AI
waste plastics pyrolysis system; expounds and analyzes the application cases of AI waste plastics pyrolysis;
discusses the future development trends and challenges of AI waste plastics pyrolysis technology, pointing
out that how to achieve the optimal environmentally friendly waste plastics pyrolysis has become a key issue
that needs to be urgently addressed. This paper provides a reference for intelligent solutions for waste plastics
pyrolysis.
Key words: AI; waste plastics; pyrolysis; scientific development
(R-03)

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