同济大学：换个算法，三相产物全拿捏！

在全球能源危机与气候变化加剧的背景下，生物质作为可再生资源已成为替代化石能源的关键选项。同济大学沈峥研究员团队针对秸秆闪速焦耳加热（FJH）热解过程中三相产物协同优化的技术难题，创新性地开发了分层随机森林（HRF）算法，通过融合机器学习与多目标优化策略，首次实现了生物炭、生物油和沼气收率及物性的精准预测与协同调控。研究结果表明，HRF在三相产物预测中展现显著优势，三相产物预测准确率均突破93%（R² > 0.93），预测误差降低超40%。团队进一步构建了集成HRF与MOEA/D算法的在线优化平台，为生物质清洁转化提供了高效的数据驱动解决方案。