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废弃印刷电路板热解含溴产物分布预测研究

收稿日期：2026-01-22 接受日期：2026-04-01

DOI:10.20078/j.eep.20260317

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    摘要：随着电子设备的更迭加速，电子废弃物的资源化处理愈发重要。热转化是其主流处置手段，但其中的溴代阻燃剂易诱发二噁英等污染风险，因此精准预测含溴产物的演变规律至关重要。以废弃印刷电路板（WPCBs）为研究对象，整合了76篇文献的653条实验数据，... 展开+
    摘要：

    随着电子设备的更迭加速，电子废弃物的资源化处理愈发重要。热转化是其主流处置手段，但其中的溴代阻燃剂易诱发二噁英等污染风险，因此精准预测含溴产物的演变规律至关重要。以废弃印刷电路板（WPCBs）为研究对象，整合了76篇文献的653条实验数据，采用极端梯度提升回归（XGBoost）、随机森林（RF）、多层感知器（MLP）、高斯过程回归（GPR）及支持向量回归（SVR）5种机器学习模型，以热解参数（温度、时间、升温速率）与原料特性（溴含量、无机组分等）为输入，对溴代酚、溴化双酚A、溴代多环芳烃、溴化氢及脂肪族产物的分布进行预测。结果表明，在数据量有限且特征空间复杂的工况下，XGBoost等集成模型表现最优，各目标的测试集相关系数（R2）均超0.8，均方根误差（RMSE）均低于3.0%。特征重要性分析揭示，热解温度与停留时间是影响有机溴向无机溴转化的核心因素；原料中碳含量显著驱动溴代酚类的生成，而高溴含量则诱导溴代多环芳烃的产生。研究证实了机器学习在电子废弃物处理中的应用潜力，为热解工艺优化与污染物定向调控提供了参考。

    收起-

    作者：

    • 张文明1
    • 张弘锦1
    • 马博文2
    • 郑博沅1
    • 胡斌1
    • 刘吉1
    • 陆强1

    作者简介

    第一作者：张文明（1999—），男，山东临沂人，博士研究生，主要研究方向为机器学习辅助有机固废热解调控。E-mail：zhang1wen1ming1@163.com
    通讯作者：胡 斌（1992—），男，河北保定人，副教授，主要研究方向为有机固废高效转化利用。E-mail：binhu@ncepu.edu.cn

    单位

    • 1.华北电力大学 新能源发电国家工程研究中心，北京 102206
    • 2.中央民族大学 信息工程学院，北京 100081

    关键字

    • 废弃印刷电路板
    • 热解
    • 含溴产物
    • 机器学习
    • XGBoost回归

    基金项目

    国家自然科学基金资助项目（52436009, 52376182）

    引用格式

    张文明， 张弘锦， 马博文， 等. 废弃印刷电路板热解含溴产物分布预测研究[J]. 能源环境保护， 2026， 40（2）： 137−147.
    ZHANG Wenming， ZHANG Hongjin， MA Bowen， et al. Brominated Product Distribution Prediction in Waste Printed Circuit Board Pyrolysis[J]. Energy Environmental Protection， 2026， 40（2）： 137− 147.

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