Page 48 - 《橡塑技术与装备》2026年3期

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

原型开发、测试验证、上线部署等阶段，逐步推进。 系统状态、调整参数设置、查看分析报告等，增强系
通过反馈循环，持续收集系统运行数据，优化 AI 模型 统的实用性与用户体验。
和系统参数，提升整体性能。确保系统设计符合环保 3.2 AI 智能算法的选择的设计探究
标准，遵守数据保护法律法规，保障操作人员安全。 选择原则 ：主要考虑其在处理复杂数据、优化热
跨学科合作 ：集合化学、机械、电子、计算机科 解工艺参数、预测热解产物分布以及提高系统效率方
学等领域的专家团队，确保系统的全面性和创新性。 面的适应性和准确性。
持续优化 ：通过反馈循环，持续收集系统运行数 选择策略 ：通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯
据，优化 AI 模型和系统参数，提升整体性能。 优化等方法调整模型的超参数，以达到最佳性能。首
合规与安全 ：确保系统设计符合环保标准，遵守 先，通过对比分析，选择具有高精度预测能力的深度
数据保护法律法规，保障操作人员安全。 学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络
3.1.2 功能模块（型）的设计探究 （RNN），以对废塑料热解过程中温度、压力等关键参
每个模块只负责一个特定的功能，减少复杂度。 数进行实时监测与预测，从而实现对热解过程的精准
模块对外部应该是开放的，可以扩展和修改 ；对内部 调控。其次，引入强化学习算法，构建动态决策系统，
应该是封闭的，不应该受到外部变化的影响。模块内 通过模拟不同操作策略对废塑料热解效果的影响，自
部的组件紧密相关，模块之间的联系尽量少，降低相 动寻优出最佳工艺条件，提高热解效率和产物质量。
互依赖。利用成熟的框架和库可以提高开发效率，如 此外，结合遗传算法、粒子群优化等全局搜索方法，
Spring Boot、React.js 等。根据数据类型和需求选择 解决多变量优化问题，实现对热解系统中复杂非线性
数据库，如关系型数据库 MySQL、NoSQL 数据库 关系的有效建模。
MongoDB 等。 验证方法和措施 ：采用交叉验证、A/B 测试等方
功能模块系统应包含以下几个核心模块 ： 法，确保所选算法在实际热解系统中的稳定性和可靠
3.1.2.1 数据采集模块 性。通过大量实验数据的训练和测试，不断调整算法
负责实时收集热解过程中的各类参数数据，包括 参数，提升模型泛化能力，最终实现智能算法在废塑
温度、压力、反应速率等，为后续的数据分析提供基础。 料热解领域的高效应用。
3.1.2.2 数据预处理模块 3.3 AI 废塑料热解集成化设计探究

对采集到的数据进行清洗、去除异常值、填充缺 基于智能技术的集成与应用，构建一个能够高效
失值、标准化 / 归一化等操作，确保数据质量，提高 处理废塑料热解数据库、优化热解工艺流程、设计实
后续分析的准确性和可靠性。 现智能控制的综合平台。将训练好的模型集成到控制
3.1.2.3 模型训练与优化模块 系统中，作为决策引擎。平台应具备良好的可扩展性
选择合适的机器学习或深度学习模型，如回归模 和灵活性，以便于适应不同规模的废塑料热解设施需
型预测产物产率，或者使用强化学习优化热解过程参 求。
数。利用机器学习或深度学习算法，建立热解过程的 以下是一些关键的集成化设计策略 ：
预测模型，并通过不断迭代优化，提升模型的预测精 3.3.1 数据采集与预处理
度和适应性。 集成传感器网络：部署各类传感器（如温度、压力、
3.1.2.4 控制策略制定模块 气体成分传感器）收集热解过程中的实时数据。
基于训练好的模型，生成最优的热解工艺控制策 数据清洗与整合 ：利用 AI 算法对收集到的数据
略，实现对热解过程的精确调控，以提高能源转换效 进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
率和产物品质。 3.3.2 智能模型构建与优化
3.1.2.5 监控与故障诊断模块 机器学习模型 ：利用监督学习或无监督学习算法
实时监控热解过程的状态，快速识别异常情况， 构建模型，预测热解产物的种类、数量和质量，优化
并提供故障诊断与预警机制，确保系统稳定运行。 热解工艺参数。
3.1.2.6 用户交互模块 深度学习模型 ：通过深度神经网络等技术，实现
提供直观易用的操作界面，使用户能够轻松监控 复杂非线性关系的建模，提高预测精度。

3
·2· 第 52 卷 第 期