生物炭研究的机器学习应用:一个迷你回顾
Wei Wang1, Jo-Shu Chang2, Duu-Jong Lee3
1Department of Chemical Engineering, National Taiwan University, Taipei 106, Taiwan.
Bioresource technology
|January 6, 2024
概括
机器学习 (ML) 可以加速用于碳封存的生物炭研究. 本综述强调了机器学习在生物炭生产和使用中的应用,并确定了这一有前途的碳汇技术面临的挑战和未来方向.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 材料科学 是一种材料科学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 生物炭是减少碳排放的关键碳汇.
- 目前的生物炭开发依赖于缓慢,劳动密集型的实验方法.
- 机器学习 (ML) 提供了一种简化生物炭研究的方法.
研究的目的:
- 审查ML在生物炭生产,表征和利用中的应用.
- 解释生物炭研究中常用的ML算法.
- 讨论生物炭技术中ML的前景和挑战.
主要方法:
- 在生物炭研究中ML应用的文献综述.
- 基本的ML算法的解释.
- 对当前趋势和局限性的分析.
主要成果:
- ML越来越多地应用于生物炭生产,表征和应用.
- 常见的ML算法正在被用于分析生物炭数据.
- 目前的ML模型中的很大一部分是基于实验室规模数据进行训练的.
结论:
- 机器学习可以显著加速生物炭技术的发展.
- 将ML与基于机制的分析相结合的混合模型显示出未来的希望.
- 开发使用试点或工业规模数据的ML模型对于现场应用至关重要.
