香皮和聚烯的微波辅助催化共溶:实验和机器学习优化
Nilesh S Rajpurohit1, Shruti Sinha1, Ramesh Potnuri1
1Control Systems & Machine Learning Research Laboratory, Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology Karnataka Surathkal-575025 India csrao@nitk.edu.in.
RSC advances
|August 27, 2025
概括
这项研究探讨了香皮和塑料废物的微波辅助催化共火解. 该过程有效地将废物转化为有价值的产品,通过可控参数和机器学习预测优化产量.
科学领域:
- 化学工程
- 环境科学
- 材料科学
背景情况:
- 农业和塑料废物的积累带来了重大的环境挑战.
- 可持续的利用策略对于废物管理和资源回收至关重要.
研究的目的:
- 研究香皮和聚烯的微波辅助催化共热解.
- 通过改变工艺参数来优化产品产量和热性能.
- 开发一种用于预测热解产量的机器学习模型.
主要方法:
- 微波辅助的催化共火解使用石墨作为感应剂和氧化作为催化剂.
- 生物质与塑料的比率和微波功率的系统变化.
- 使用富里埃变换红外光谱 (FTIR),X射线衍射 (XRD),布鲁纳尔-埃梅特-泰勒 (BET) 和热重量分析 (TGA) 进行产品的表征.
- 开发一个支持向量回归 (SVR) 模型用于收益预测.
主要成果:
- 生物质与塑料的优化比率和微波功率的提高提高了石油产量.
- 质量损失率和加热率显著影响了转换效率.
- 该SVR模型实现了高预测精度 (R2 0.810.99),证明了机器学习的有效性.
- 鉴定证实了其适用于吸附剂或催化剂的应用.
结论:
- 微波辅助的共热解是一种将混合废物转化为有价值产品的有前途的方法.
- 实验数据与机器学习模型的整合提高了流程优化和预测.
- 这项研究强调了废物转化为能源的有效途径.
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