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一种生物炭活性位点预测方法及系统 

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申请/专利权人:天津大学

摘要:本发明公开了一种生物炭活性位点预测方法及系统,属于生物炭研究技术领域,包括活性位点、热解参数和生物质来源数据的选择与收集、模型选取优化与参数优化。本发明通过收集整理活性位点相关的数据,采用人工智能和大数据分析的方法,从生物炭热解参数和组成中探究影响活性位点的规律,能够预测活性位点的方法。从而大幅减少生物炭制备过程的试错成本,打破生物炭活性位点精准制备的技术瓶颈,为生物炭高值资源化利用奠定基础。

主权项:1.一种生物炭活性位点预测方法,其特征在于,包括以下步骤:收集生物炭的高位热值和热解参数,构建用于生物炭活性位点预测的生物炭数据集;所述收集生物炭的高位热值,包括:获取所述生物炭的C、H、O和N的质量分数;以所述C、H、O、N的质量分数作为输入特征通过机器学习方法预测得到生物炭的高位热值;所述热解参数包括:热解时间,热解温度,升温速率;对所述生物炭数据集中的数据进行预处理,并将预处理后的生物炭数据集划分为训练集和测试集;分别将所述训练集输入到多个机器学习回归算法模型进行训练,并利用所述测试集分别对多个机器学习回归算法模型进行预测性能评估,选取每个活性位点预测性能的最佳模型;使用SHAP算法对每个活性位点预测性能的最佳模型进行分析,并定量评估所述高位热值和所述热解参数对活性位点预测贡献的重要度,根据所述重要度选取所述最佳模型的最优输入特征;获取生物炭的最优输入特征的数据,并将所述最优输入特征的数据输入所述最佳模型进行生物炭的活性位点预测,得到所述生物炭的活性位点预测结果。

全文数据:

权利要求:

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