基于大量已發(fā)表的生物質熱解實驗數據,采用數值方法擬合全局反應熱解模型的動力學參數,建立生物質熱解的訓練和驗證數據庫,并利用隨機森林算法研究生物質熱解動力學參數與生物質種類和加熱條件之間的非線性關系,發(fā)展預測生物質熱解動力學參數的隨機森林模型.訓練和驗證的結果顯示:隨機森林模型能夠較好地預測訓練數據庫中的生物質熱解的動力學參數(R²>0.92),并能夠準確預測驗證數據庫中的多種生物質的熱解過程(R²>0.93).此外,變量重要性分析結果顯示:纖維素質量分數對于反應級數和活化能影響較大,木質素對于反應級數的影響最大.加熱條件對于活化能的影響可以忽略,但是對指前因子和反應級數的影響顯著.

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