一种基于机器学习的污泥衍生成型燃料配方优化方法

本发明公开了一种基于机器学习的污泥衍生成型燃料配方优化方法，包括：采集市政污泥、工业污泥及辅助生物质燃料基础理化性质参数、基于TG‑FTIR、TG‑MS获得不同配比燃烧特性及污染物释放参数，进行调研数据补充形成污泥衍生燃料数据集；以成型燃料低位热值、综合燃烧指数、燃烧稳定性指数、NO、SO、HCl释放量为目标指标，建立最佳的机器学习预测模型，然后形成污泥衍生燃料燃烧特性预测的图形用户界面GUI，实现快速运行显示；进一步结合多目标优化算法，获得满足热值、燃烧稳定性、污染物排放约束的污泥衍生燃料推荐配方区间；最后基于此优化配方开展成型工艺的参数优化，为污泥成型燃料制备工业化生产提供基础指导。