机器学习驱动生物炭材料制备与应用的研究进展

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收稿日期：2026-01-27 修回日期：2026-03-13 接受日期：2026-03-20

DOI:10.20078/j.eep.20260318

摘要：生物炭是由生物质或有机固废经热化学转化制得的富碳固体材料，因其高碳含量、多孔隙结构及可调表面官能团，在农林、环境、能源等领域具有广阔应用前景。然而，传统生物炭制备多依赖经验试错，面对原料多样性、工艺复杂等挑战，短周期难以实现定向制备与应用落... 展开+

摘要：生物炭是由生物质或有机固废经热化学转化制得的富碳固体材料，因其高碳含量、多孔隙结构及可调表面官能团，在农林、环境、能源等领域具有广阔应用前景。然而，传统生物炭制备多依赖经验试错，面对原料多样性、工艺复杂等挑战，短周期难以实现定向制备与应用落地。近年来，以随机森林、神经网络等为代表的机器学习算法成为解决上述问题的关键工具，通过构建“原料特征–工艺条件–结构性质–应用性能”的预测模型，可识别关键影响因素（如原料中的碳含量、灰分等），明晰其对生物炭性质及吸附、催化等性能的影响规律。进而实现原料的筛选、工艺参数的优化，推动生物炭按需定向设计。本文系统综述了生物炭的应用领域、描述符体系、建模预测和智能设计思路，为机器学习驱动生物炭高效制备与应用提供新视角与正向或反向优化策略。然而，当前模型多基于实验室尺度数据，向工业级装置跨尺度迁移过程中面临数据分布差异和模型泛化不足等瓶颈，是未来亟须突破的关键难题。 收起-

作者：

高佳昕
张伟进
郭孝彬
詹昊
冷立健^*
李海龙

作者简介

第一作者：高佳昕（2001—），男，湖南常德人，硕士研究生，主要研究方向为生物质组分预测及定向热转化。E-mail：1043544832@qq.com
张伟进（1998—），男，江苏南通人，博士研究生，主要研究方向为人工智能驱动的生物质转化与碳捕集。E-mail：952347227@qq.com
通讯作者：冷立健（1987—），男，湖南邵阳人，教授，主要研究方向为生物质热转化与资源化。E-mail：lljchs@126.com; l.leng2019@csu.edu.cn

单位

中南大学能源科学与工程学院

关键字

生物炭
生物质
机器学习
热解
碳材料
预测优化

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52576250)

引用格式

高佳昕, 张伟进, 郭孝彬, 詹昊, 冷立健, 李海龙. 机器学习驱动生物炭材料制备与应用的研究进展[J/OL]. 能源环境保护: 1-15[2026-03-30]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260318.

GAO Jiaxin, ZHANG Weijin, GUO Xiaobin, ZHAN Hao, LENG Lijian, LI Hailong. Machine Learning-Aided Intelligent Preparation and Applications of Biochar from Biomass[J/OL]. Energy Environmental Protection: 1-15[2026-03-30]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260318.

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