生物质热解生物炭

表面含氮官能团可设计

通过机器学习指导热解参数，该生物炭的含氮官能团含量可实现针对性调控。

冷立健 · Xinni, Lei · Abdullah Al-Dhabi, Naif · 吴志斌 · 杨泽群 · Tanghao, Li · Zhang, Weijin · Wei, Liu · Zhan, Hao · 彭好义 · 唐旺旺 · Xiong, Ting · 李海龙

Chemical Engineering Journal 2024

参数信息

炭氮产率预测精度

0.91–0.97

胺氮含量预测精度

0.91–0.97

吡咯氮含量预测精度

0.91–0.97

吡啶氮含量预测精度

0.91–0.97

多目标模型平均预测精度

0.93

实验验证相对误差

15 %

技术优势

预测准确

随机森林模型对炭氮产率及三种含氮官能团含量的预测测试R²达0.91–0.97，可以可靠地根据热解条件估算产物组成。

快速设计

多目标模型可直接根据目标官能团含量反向优化热解参数，无需反复试错，缩短开发周期。

实验吻合

按模型优化参数制备的样品，三种含氮官能团含量的相对误差大多在15%以内，验证了模型的可靠性。

应用场景

• 生物炭基催化剂：按需设计吡啶氮/吡咯氮比例，调控催化活性位点。
• 生物炭基吸附剂：定向引入胺氮等碱性基团，提升对酸性气体的吸附选择性。
• 生物炭电极材料：调控含氮官能团种类与含量，优化电极表面赝电容贡献。
• 碳功能材料：提供一种数据驱动的碳材料表面官能团工程方法。