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Machine learning-driven modeling framework for steam co-gasification applications
DOI:10.1016/j.fuproc.2025.108340.png)
摘要
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• 实验研究汇编及数据集整理用于模型开发。
• 筛选多种机器学习模型以确定性能最佳的代理模型。
• 在TEM、RTM、KM和机器学习模型之间进行了比较评估。
• 使用cGAN生成合成数据以支持扩展的敏感性分析。
• 采用SHAP和PDP分析确定关键过程变量。
Keyword:
Co-gasification
First-principle modeling
Machine learning
Syngas prediction
Sensitivity analysis
Explainable AI
AI总结
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