基于人工智能的有机固废资源化技术研究进展

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收稿日期：2026-01-29 修回日期：2026-03-16 接受日期：2026-03-18

DOI:10.20078/j.eep.20260315

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，本文展望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，并提出相应解决思路，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
2.广东省退役新能源器件高质循环利用重点实验室

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, 陈虹媛, 萧垚鑫, 于振强, 连希希, 孔德新, 单锐, 袁浩然. 基于人工智能的有机固废资源化技术研究进展[J/OL]. 能源环境保护: 1-12[2026-03-25]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260315.

LI Danni, LI Chengyu, WANG Yazhuo, CHEN Hongyuan, XIAO Yaoxin, YU Zhenqiang, LIAN Xixi, KONG Dexin, SHAN Rui1, YUAN Haoran. Research Progress in AI-Based Technologies for Organic Solid Waste Resource Recovery[J/OL]. Energy Environmental Protection: 1-12[2026-03-25]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260315.

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