Page 52 - 《橡塑技术与装备》2025年8期

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

（3）集成协同热解的健康化技术策略 功能特征。AI 催化转化有害气体为无害化合物。
技术特征。集成与协同控制热解副产品健康风险 AI 能够分析多种反应路径的优劣，选择最高效的催化
涉及到多学科交叉，旨在通过系统整合和优化热解过 转化途径，避免不必要的化学反应，从而直接将有害
程，减少或消除副产品中的有害物质，保障环境和人 气体转化为无害的化合物。例如，一氧化碳可以通过
类健康。AI 可以集成到整个生产系统中，与其他自动 催化还原转化为甲烷。
化和控制系统协同工作，实现层面的优化控制，确保 健康化功能。AI 结合生物酶技术来实现健康风险
热解过程在整个生产流程中的高效运行，同时减少有 副产品转化为无毒气体是一种创新的生物规避健康风
害气体的生成。 险的绿色策略，旨在减少环境污染并提高资源利用率。
健康化功能。集成高效的分离技术（如膜分离、 3.5.3 AI 废塑料热解监测和监测健康化技术
吸附剂分离），将有害物质从副产品中分离出来，或将 特征及其健康化功能分析
其转化为更高价值的产品。采用遗传算法、粒子群优 （1）智能监测与预测模型的健康化技术策略
化等高级优化技术，平衡副产品品质、资源回收效率 技术特征。使用深度学习、强化学习等 AI 技术
与环境影响，实现多目标优化。 构建智能监测和预测模型。通过使用测试集或预留数
3.5.2 AI 废塑料热解健康化热解形式的技术 据集评估模型的性能，常见的评估指标包括准确率、
特征及其健康化功能分析 召回率、F1 分 数、ROC 曲线等。此外，还需要进行
（1）高效多能催化辅助热解的健康化技术策略 交叉验证，确保模型的稳定性和鲁棒性。
技术特征。 AI 可以通过机器学习和深度学习算法， 常见的预测模型包括 ：回归模型 ：预测有害物质
基于大量实验数据训练模型，预测不同催化剂及其组 的浓度、产生速率等。分类模型 ：根据预设的参数，
合对热解过程生成副产品的影响。AI 自我学习技术， 将副产品分为健康风险高、中、低等类别。时间序列
综合考虑同类废塑料热解分解出的各类有毒有害副产 模型 ：预测未来某一时间段内健康风险的变化趋势。
品的热解特性、环境影响等多个目标，通过优化算法 在某些情况下，可以使用强化学习模型来动态调整热
找到最佳的催化剂使用策略和操作条件，实现多目标 解工艺参数，以最小化有毒有害副产品的产生。
的协调优化热解。 健康化功能。基于历史数据，AI 预测模型可以预
健康化功能。根据实时数据预测结果，自动调整 测不同热解条件下的有毒有害副产品生成的产物分布，
催化剂的使用量、反应条件等，精准控制引入特定催 调整操作参数以避免生成高密度 / 高浓度的有毒有害
化剂的反应路径，最大限度减少有毒有害物质的生成， 副产品。利用机器学习算法预测最佳操作条件，以减
同时催化剂用量最经济化，杜绝了常规热解催化剂过 少有害物质生成，提高热解效率和副产品的质量。
度用量产生的二次污染。 （2）AI 实时监控与决策支持的健康化技术策略
（2）封闭系统热解的健康化技术策略 技术特征。AI 通过传感器收集数据，实时监控热
技术特征。封闭系统热解是一种在完全隔绝空气 解过程，然后利用 AI 模型进行即时分析，预测可能出
的环境中进行的热解过程，旨在最大限度地减少有害 现的问题并提出调整决策建议，以维持最佳操作条件。
物质的生成，规避健康风险。这种系统通过控制热解 AI 实时监控热解过程中的副产品的成分、温度、压力
条件和优化副产品处理流程，来确保热解过程的安全 等关键指标。
和环境友好。封闭或半封闭的热解系统，结合有效的 健康化功能。通过数据分析，实时识别异常情况，
通风和排气系统，可以减少有害气体的扩散，同时捕 并提供即时的决策建议，帮助操作人员及时调整工艺
集并处理产生的废气。在系统内部，AI 机器学习算法 参数，避免有毒有害物质的超量生成。
预测引入空气或惰性气体的用量并智能调节，最大限 （3）在线监测与控制系统的健康化技术策略
度抑制有害气体的生成。 技术特征。通过集成实时在线监测系统，如烟气
健康化特征。AI 封闭系统热解通过精确控制热解 成分分析仪、温度压力传感器等，可以持续监控热解
温度和时间，避免过热或不充分的热解过程，达到最 过程中的关键参数，及时发现并调整异常情况，避免
大化废物的热解效率，同时有害物质的生成最少化。 有害物质的生成和积累。结合人工智能和机器学习技
（3）有害气体催化为无害化的健康化技术策略 术，系统能够提供基于历史数据和实时信息的决策支

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·6· 第 51 卷 第 期