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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明涉及海藻自水水热炭化优化技术领域，具体涉及一种基于机器学习的海藻自水水热炭化工艺优化方法，包括：以海藻作为原料制备水热炭，收集反应温度、反应时间、以及对应的水热炭产品理化参数，将反应温度、反应时间和水热炭产品理化参数作为训练集。建立机器学习模型，利用训练集对机器学习模型进行训练。根据买家的购买需求确定对应的需求理化参数，利用机器学习模型为需求理化参数匹配对应的需求反应温度和需求反应时间。以海藻为原料，按照需求反应温度和需求反应时间生产水热炭。其能帮助生产厂商实现对买家的定制化生产，使得产品与使用需要高度匹配，提高了水热炭产品在后续应用中的使用精准度，减少了不必要的浪费。
主权项：1.一种基于机器学习的海藻自水水热炭化工艺优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、以海藻作为原料制备水热炭，收集反应温度、反应时间、以及对应的水热炭产品理化参数，将所述反应温度、所述反应时间和所述水热炭产品理化参数作为训练集；S2、建立机器学习模型，利用所述训练集对所述机器学习模型进行训练；S3、根据买家的购买需求确定对应的需求理化参数，利用所述机器学习模型为所述需求理化参数匹配对应的需求反应温度和需求反应时间；S4、以海藻为原料，按照所述需求反应温度和所述需求反应时间生产水热炭。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于机器学习的海藻自水水热炭化工艺优化方法
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