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收稿日期：2026-01-22 修回日期：2026-03-17 接受日期：2026-03-19
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篇文献中的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-张文明, 张弘锦, 马博文, 郑博沅, 胡斌, 刘吉, 陆强. 废弃印刷电路板热解含溴产物分布预测研究[J/OL]. 能源环境保护: 1-11[2026-03-27]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260317.
ZHANG Wenming, ZHANG Hongjin, MA Bowen, ZHENG Boyuan, HU Bin, LIU Ji, LU Qiang. Brominated Product Distribution Prediction in Waste Printed Circuit Board Pyrolysis[J/OL]. Energy Environmental Protection: 1-11[2026-03-27]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260317.