厌氧共消化机器学习模型

甲烷产量预测

该模型通过机器学习预测最佳原料混合比例，显著提升甲烷产量，实验验证高度吻合。

Ge, Yadong · Zaixin, Li · 庄远 · 王志 · 颜蓓蓓 · 陶俊宇 · Zhou, Shengquan · 陈冠益

Bioresource Technology 2025

具体参数

预测准确度

{'zh': '0.951', 'en': '0.951'} R²

均方根误差

{'zh': '0.57', 'en': '0.57'}

关键因子贡献率

{'zh': '90', 'en': '90'} %

优化原料比（累积甲烷）

{'zh': '2:5', 'en': '2:5'}

优化原料比（日甲烷）

{'zh': '1:9', 'en': '1:9'}

技术优势

预测精度高

模型R²达0.951，RMSE仅0.57，能可靠预测甲烷产量。

关键因子明确

碳含量、反应时间和原料比贡献超过90%的产量变异，为过程调控提供方向。

优化比例给出具体答案

根据累积或日甲烷产量目标，分别得到2:5和1:9的原料比，直接指导配比。

实验验证可靠

实验验证与模型预测高度一致，证明模型可用于实际工况。

应用场景

• 沼气工程：通过优化原料配比提升沼气工程甲烷产量。
• 有机废弃物处理：在处理有机废弃物时确定最佳共消化比例。