Page 47 - 《橡塑技术与装备》2026年3期

综述与专论
SPECIAL AND COMPREHENSIVE REVIEW

AI 废塑料热解科学发展的探究（下）

张友根
( 上海第一塑料机械厂，上海 201201)
摘要 ： 废塑料热解作为一种环保高效的废物处理方式受到了广泛关注。本文阐述了 AI 废塑料热解基础理论体系的开拓策略 ；
探究了 AI 废塑料热解模型主要功能分析及关键技术实施策略 ；探究了 AI 废塑料热解系统的设计 ；阐述并分析了 AI 废塑料热解
应用案例 ；论述了 AI 废塑料热解技术未来发展趋势与挑战，指出如何实现最优的环境友好型的废塑料热解成为亟待解决的关键
问题。本文为废塑料热解提供智能化解决方案参考。
关键词 ： AI ；废塑料 ；热解 ；科学发展
中图分类号 ： TQ320.9 文章编号 ： 1009-797X(2026)03-0001-11
文献标识码 ： B DOI:10.13520/j.cnki.rpte.2026.03.001

实施策略等角度来探讨 AI 废塑料热解系统架构设计的
（接上期）
研究 ：
3 AI 废塑料热解系统的设计探究 3.1.1.1 系统需求分析
AI 废塑料热解智能系统设计是实现废塑料热解可 对需开发的整个系统的需求进行深入分析，包括
持续发展目标的关键一步。把 AI 理论和技术引入和应 但不限于 ：系统需要接收的原始数据。系统应该提供
用到废塑料热解智能系统的设计实际，同时检验引入 的结果。性能指标，包括处理速度、准确性、稳定性等。
和开拓的 AI 理论和技术是否符合废塑料热解智能系统 成本和资源限制，预算、电力消耗、设备空间等。
的实际，同时通过设计实际进一步探究 AI 废塑料热解 3.1.1.2 技术选型
智能系统可持续发展需创新开拓的目标。 数据采集 ：前端数据采集层负责收集和预处理原
3.1 AI 废塑料热解系统架构与模块的设计探 始数据。利用大数据技术和云计算平台数据处理，如
究 Hadoop、 Spark 等，处理和存储大量的实时和历史数据 ,
系统架构与模块设计是软件开发和系统工程中的 包括数据清洗、特征提取等。
关键步骤，涉及到如何将复杂的系统分解成可管理、 模型构建 ：选择合适的 AI 技术，如深度学习、
可维护的组件。系统架构与模块设计需紧密围绕智能 强化学习或机器学习算法，用于预测和优化热解过程。
技术的应用，通过合理的结构布局与功能分配，实现 控制与执行 ：集成智能控制器和执行器，如 PID
废塑料热解过程的智能化、高效化与精细化管理。 控制器，根据 AI 模型的输出调整热解过程的参数。
3.1.1 系统架构的设计探究 AI 模型层 ：部署 AI 模型进行预测和优化，如使
AI 废塑料热解系统的架构设计是一个跨学科、多 用深度神经网络预测热解产物的产率和质量。
阶段的过程，需要综合运用先进的数据处理技术、AI 控制执行层 ：根据 AI 模型的输出，通过智能控

算法和系统工程原理。通过严谨的需求分析、合理的 制器调整热解过程的参数，如温度、压力等。
技术选型、科学的架构设计和有效的实施策略，可以 后端监控与决策层 ：监控系统运行状态，进行异
构建出高效、环保的废塑料热解系统，为解决塑料污 常检测和预防性维护，并提供决策支持。
染问题提供有力的技术支撑。 3.1.1.3 实施策略
参考国内外已有成功案例，如通过 AI 优化热解 分阶段实施 ：将项目分为需求分析、系统设计、
过程，提高产率、减少污染物排放的实践，学习其成
功经验和技术细节。 作者简介 ：张友根（1947-），男，教授级高级工程师，终
身享受国务院政府特殊津贴，主要从事塑料材料和工艺的相关
以下是从系统需求分析、技术选型、架构设计、
研究，已在国家期刊上发表论文多篇。

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