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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于机器学习的生物质热解效率预测方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116386748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310366541.5，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于机器学习的生物质热解效率预测方法、设备及存储介质是由唐登勇;丁旭;唐文轩;傅润晨;董涛设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的生物质热解效率预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的生物质热解效率预测方法、设备及存储介质，方法包括：获取数据集，数据集包括生物质材料及实验条件描述符数据集、多种类生物质表征描述符数据集；对数据集进行清洗和补全缺失值得到归一化后的生物质材料及实验条件描述符数据集；对归一化后的生物质材料及实验条件描述符数据集进行数据描述符筛选，确定生物质热解效率数据集；利用所述生物质热解效率数据集对生物质热解效率模型进行构建、评估，得到训练好的生物质热解效率模型；利用所述训练好的生物质热解效率模型对目标生物质热解效率进行预测，得到目标生物质热解效率预测结果。本发明解决了生物质数据缺失问题对建模的影响，建立的模型有较高的准确度。

本发明授权一种基于机器学习的生物质热解效率预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的生物质热解效率预测方法，其特征在于，包括： 步骤1获取数据集，其中所述数据集包括生物质材料及实验条件描述符数据集、多种类生物质表征描述符数据集；所述生物质材料及实验条件描述符数据集是通过收集现有公开中英文文献，且描述符完整的数据集，所述描述符完整是指包含生物质表征描述符、生物质热解条件描述符、生物质热解效率描述符；所述生物质表征描述符中数据可包含缺失值，所述生物质热解条件描述符不包含缺失值； 步骤2对所述数据集进行清洗和补全缺失值得到归一化后的生物质材料及实验条件描述符数据集，包括： 将生物质材料及实验条件描述符数据集进行初步筛选，删除描述符缺失值大于40％的数据，得到初步筛选的生物质材料及实验条件描述符数据集； 将所述初步筛选的生物质材料及实验条件描述符数据集进行二次数据整理，补充缺失项数据集得到多种类生物质表征描述符数据集补充版，具体包括：S1、将所述初步筛选的生物质材料及实验条件描述符数据集中生物质表征描述符数据中仍有缺失项的数据整体挑选出，作为缺失项数据集；S2、将所述缺失项数据集的数据和多种类生物质表征描述符数据集进行整合，使用KNN算法补充缺失值，得到多种类生物质表征描述符数据集补充版； 将所述多种类生物质表征描述符数据集补充版中已补充完整的缺失项数据集加入初步筛选的生物质材料及实验条件描述符数据集，得到补全后的生物质材料及实验条件描述符数据集； 将所述补全后的生物质材料及实验条件描述符数据集进行独热编码和归一化处理，得到归一化后的生物质材料及实验条件描述符数据集； 步骤3对归一化后的生物质材料及实验条件描述符数据集进行数据描述符筛选，确定生物质热解效率数据集； 步骤4利用所述生物质热解效率数据集对生物质热解效率模型进行构建、评估，得到训练好的生物质热解效率模型； 步骤5利用所述训练好的生物质热解效率模型对目标生物质热解效率进行预测，得到目标生物质热解效率预测结果，其中所述目标生物质热解效率预测结果包括生物炭产率预测结果和热解能量产率预测结果。

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