Page 51 - 《橡塑技术与装备》2025年8期

综述与专论
SPECIAL AND COMPREHENSIVE REVIEW

（2）模型训练与优化 合规性审查 ：确保热解过程及其产物符合国家和
特征选择 ：根据收集的数据，选择对热解过程和 地区的环境和健康安全标准，必要时进行第三方认证。
产物健康影响有显著影响的特征变量，如温度、压力、 （7）持续迭代与优化
氧气浓度、停留时间等。 反馈循环 ：根据实验结果和应用反馈，持续调整
模型训练 ：利用机器学习算法（如决策树、随机 和优化 AI 模型，提高预测精度和工艺效率。
森林、神经网络等）建立预测模型，训练模型以预测 技术升级 ：随着 AI 技术的进步，持续更新模型
不同热解条件下产生的产物成分及健康风险。 和算法，提高技术方案的先进性和实用性。
模型构建 ：利用机器学习或深度学习算法构建模 3.5 AI 废塑料热解规避副产品健康风险的技
型，预测不同条件下的热解产物及其健康风险。常见 术特征及其健康化功能分析
的模型包括决策树、随机森林、神经网络等。 AI 废塑料热解规避健康风险的副产品主要指有毒
模型优化 ：通过交叉验证、网格搜索等方法优化 有害的有机化合物。本节主要围绕规避热解的有毒有
模型参数，提高预测准确性和可靠性。 害的有机化合物的健康风险，对其实施的技术策略的
模型验证 ：通过交叉验证、测试集评估等方法验 技术特征和健康化功能做分析，主要包括以下几方面：
证模型的准确性和可靠性。 3.5.1 AI 废塑料热解健康化工艺的技术特征
（3）热解工艺设计与仿真 及其健康化功能分析
基于优化后的模型，设计热解工艺流程，包括温 （1）有害物质识别与预测的健康化技术策略
度控制、气体流速、反应器设计等。 技术特征。AI 在热解过程中的有害物质识别与预
仿真模拟 ：使用数值模拟软件（如 CFD）对热解 测方面，利用了多种创新技术，这些技术结合了机器
过程进行三维模拟，预测热解产物的分布、能量消耗、 学习、深度学习、图像处理、数据挖掘等人工智能领
污染物生成情况等。通过人工智能辅助的模拟与仿真 域的最新进展。在数据有限的情况下，AI 系统可以利
技术，对不同热解工艺进行虚拟测试，评估其对环境 用数据增强技术生成更多训练样本，或者通过迁移学
和人体健康的影响，为实际操作提供科学依据，确保 习从其他相似任务中迁移已学习的知识，提高模型的
在经济利益最大化的同时，实现可持续发展的目标。 泛化能力和预测能力。
参数调整 ：根据仿真结果调整工艺参数，优化热 健康化功能。通过计算机视觉技术，AI 系统可以
解条件以最小化有害物质生成、最大化有益产物回收。 分析热解产物的形态、颜色、纹理等特征，识别有害
（4）实验验证与测试 物质的存在。利用机器学习算法对热解过程中的副产
实验室规模实验 ：在实验室环境下进行小规模的 品成分进行识别和预测，提前采取措施避免有害物质
热解实验，验证模型预测的准确性和工艺设计的有效 的生成。强化学习技术可以让 AI 系统在不同的热解条
性。 件和参数设置下自我学习和优化，以最小化有害物质
环境监测 ：实验过程中监测排放气体、液体和固 的生成。
体产物的成分，评估其对环境和人类健康的影响。 （2）精准控制与优化的健康化技术策略
（5）安全与合规性评估 技术特征。通过预测模型实现热解过程的精准调
确保热解过程及其产生的产物符合环保标准和安 控，减少有害物质的生成，提高产物的纯度和质量。
全规定，包括排放限制、废物处理要求、火灾风险、 优化热解工艺参数，减少能耗和排放，提高能源利用
爆炸风险和有毒物质泄漏等。 效率。精准控制与优化主要依赖于先进的数据处理、
（6）工业化应用 模型构建和自动化控制技术，建立闭环控制系统，将
工业级验证 ：将经过实验室验证的热解工艺在工 模型预测结果与实际操作数据进行对比，实时调整控
业规模上进行应用，收集实际操作数据，评估其在大 制参数。确保模型在未知数据上的泛化能力。
规模生产环境中的表现。 健康化功能。精准控制与优化是现代环保科技领
反馈循环 ：根据实际应用中的反馈，调整模型和 域中的关键议题，旨在通过智能技术提升热解工艺的
工艺参数，持续优化热解技术，提高其效率和环保性 效率和安全性，减少有害物质的产生，同时最大化资
能。 源的回收利用。

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