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基于人工智能的有机固废资源化技术研究进展

收稿日期：2026-01-29 接受日期：2026-04-01

DOI:10.20078/j.eep.20260315

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    摘要：随着全球有机固废产量攀升与环保要求提高，热处置作为实现固废减量化并高效转化为能源及化学品的核心手段，其重要性日益凸显。利用人工智能（AI）实现其高效、精准的资源化处理已成为焦点。本文系统综述了AI在有机固废资源化中的进展，聚焦热解、气化及焚... 展开+
    摘要：

    随着全球有机固废产量攀升与环保要求提高，热处置作为实现固废减量化并高效转化为能源及化学品的核心手段，其重要性日益凸显。利用人工智能（AI）实现其高效、精准的资源化处理已成为焦点。本文系统综述了AI在有机固废资源化中的进展，聚焦热解、气化及焚烧等核心热处置环节，重点评述了人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）及深度学习（DL）等主流算法在不同热处置场景下的表现。分析指出，相较于传统统计模型，AI辅助模型可提高15%原料预测精度，有效预测热解产物分布，但在跨尺度多源数据融合方面仍存在局限。同时，概述了AI在优化反应条件、调控污染物排放及全流程生命周期评价与智能化管理上的应用。最后，提出了高质量数据集匮乏及模型机理可解释性不足等关键瓶颈及相应解决思路，旨在推动AI与热处置技术深度融合，最终实现固废处理的高效、高值与智能化。

    收起-

    作者：

    • 李丹妮1,2
    • 李承宇1,2
    • 王亚琢1,2
    • 陈虹媛1,2
    • 萧垚鑫1,2
    • 于振强1,2
    • 连希希1,2
    • 孔德新1,2
    • 单锐1,2
    • 袁浩然1,2

    作者简介

    第一作者：李丹妮（1996—），女，山西长治人，博士研究生，主要研究方向为机器学习及固废高值化利用。E-mail：lidanni96@163.com
    通讯作者：单 锐（1982—），男，山东泰安人，研究员，主要研究方向为固废资源化与污染物控制。E-mail：shanrui@ms.giec.ac.cn
    袁浩然（1981—），男，安徽合肥人，研究员，主要研究方向为有机固废高效清洁转化与物质循环利用研究。E-mail：yuanhr@ms.giec.ac.cn

    单位

    • 1.中国科学院广州能源研究所，广东 广州 510640
    • 2.广东省退役新能源器件高质循环利用重点实验室，广东 广州 510640

    关键字

    • 人工智能
    • 热处置
    • 数字孪生
    • 生命周期评价
    • 资源化

    基金项目

    国家重点研发计划资助项目（2023-67）

    引用格式

    李丹妮， 李承宇， 王亚琢， 等. 基于人工智能的有机固废资源化技术研究进展[J]. 能源环境保护， 2026， 40（2）： 36−47.
    LI Danni， LI Chengyu， WANG Yazhuo， et al. Research Progress in AI-Based Technologies for Organic Solid Waste Resource Recovery[J]. Energy Environmental Protection， 2026， 40（2）： 36− 47.
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