Page 49 - 《橡塑技术与装备》2026年3期

综述与专论
SPECIAL AND COMPREHENSIVE REVIEW

3.3.3 过程控制与智能化 解领域的重要应用之一。通过历史数据训练机器学习
AI 驱动的 PID 控制器 ：集成智能 PID 控制算法， 模型，预测在不同操作条件（如温度、压力、停留时
根据 AI 模型的输出动态调整热解过程的关键参数（如 间等）下热解过程的效率、产油率和副产品的性质。
温度、压力、停留时间等）。 某研究团队使用机器学习模型（如神经网络或支持向
智能化执行系统 ：通过集成化控制模块，实现热 量机）分析了热解过程中的温度、压力、停留时间等
解设备的自动化操作，提高生产效率和稳定性。 因素对产油率和副产品特性的影响。通过训练模型，
3.3.4 资源回收与能源利用 他们能够预测在不同参数设置下，热解过程的最佳输
AI 优化产物分离 ：利用 AI 算法优化产物分离过 出，从而优化热解工艺，提高资源回收效率。德国的
程，提高回收物的纯度和价值。 研究机构和企业可能在利用 AI 技术优化热解工艺参
能量管理系统 ：集成 AI 能耗预测与优化技术， 数上进行了深入研究 , 通过 AI 模型分析大量数据，预
实现热解过程中的能量高效利用，减少能耗。 测在不同操作条件下热解过程的效率和产物特性，从
3.3.5 环境监测与节能减排 而实现工艺参数的最优化，提高资源回收率和减少环
污染物排放监控 ：集成 AI 模型实时监测污染物 境影响。法国的研究机构和企业正在探索如何利用 AI
排放，确保符合环保标准。 算法来优化热解工艺，特别是针对特定类型的塑料（如
节能减排策略 ：通过 AI 分析，提出节能减排的 聚丙烯和聚乙烯）的热解过程，以提高产油率和减少
具体策略，如优化工艺参数、提高设备能效等。 环境污染。
3.3.6 系统集成与管理平台 本节案例说明热解模型可以帮助工程师实时调整
物联网平台 ：构建统一的物联网平台，集成所有 及智能优化工艺参数，达到最大化生产效率和最优化
设备与数据，实现远程监控与管理。 产品价值。
决策支持系统 ：开发决策支持系统，基于 AI 分 4.2 AI 智能化高效高质量热解案例及分析
析结果，提供科学决策依据，优化热解流程和资源配 AI 通过采用先进的传感器技术和实时数据处理算
置。 法，智能化控制系统能够根据预设的工艺参数和实时
3.3.7 持续学习与优化 反馈信息，自动调节加热速率、通风量等操作参数，
在线学习 ：利用 AI 的在线学习能力，根据实时 以确保热解过程高效稳定进行，并最大限度地提高产
数据持续优化模型和控制策略，提升系统性能。 物的质量和收率。此外，通过集成机器学习模型，系
反馈循环 ：建立闭环系统，根据实际运行效果反 统能够不断学习和适应不同类型的废塑料特性，优化
馈调整模型参数，实现系统自适应优化。 热解工艺条件，进一步提升资源回收和能源转换效率。
3.3.8 安全与合规 这种智能化控制系统不仅显著提高了生产效率和产品
安全防护系统 ：集成 AI 安全防护机制，保障系 质量，还降低了人为操作的误差，为废塑料热解技术
统运行安全，防止误操作和事故。 的广泛应用提供了可靠的技术支持。
合规性检查 ：利用 AI 技术进行合规性检查，确 德国雄厚的工业基础和技术实力使其在废塑料热
保热解过程符合相关法规和标准。 解智能化走在前列。普渡大学的研究团队开发了一种
使用 AI 和机器学习来将废塑料转化为燃料的技术。这
4 AI 废塑料热解应用案例及分析 项研究发表在《美国化学学会可持续化学与工程》杂
AI 废塑料热解不仅提高了废塑料热解技术的智能 志上，展示了 AI 在提高热解效率和优化产物质量方面
化水平，也为实现可持续的塑料循环利用提供了技术 的潜力。美国的公司如 Ensyn Technologies 正在开发
支持。这些应用案例展示了 AI 废塑料热解在提升废塑 AI 驱动的热解技术，通过集成传感器数据和 AI 算法，
料热解过程的效率、环保性、经济效益性、以及减少 实现热解过程的自动化控制和优化，提高能源回收效
环境影响等方面的潜力。 率。
4.1 AI 废塑料热解工艺参数优化的案例及分 本节案例说明 AI 废塑料热解可以提高废塑料处
析 理的效率和质量，减少人工干预，同时提高整个热解
数据驱动的热解工艺优化是智能技术在废塑料热 过程质量的可控性。

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