Machine learning prediction of hydrochar properties using ash-based biomass classification with optimized models and interpretability analysis
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for sustainable energy solutions has intensified research on biomass valorization into carbon rich hydrochar via hydrothermal carbonization (HTC). However, optimizing hydrochar fuel properties (Fuel Ratio, H/C, O/C) remains challenging due to the complex interplay of feedstock composition and process conditions. This study presents a machine learning (ML) driven approach to predict hydrochar properties by categorizing biomass into low, medium and high ash content groups. An integrated framework combining different ML models and metaheuristic optimization techniques was developed to establish robust predictive capabilities. The results show that the GPR model achieved a testing R 2 > 0.72 and RMSE < 0.1365 across all ash categories. Feature selection highlighted temperature, time, and biomass composition (Carbon, Oxygen, Volatile Matter, Fixed Carbon) as important predictors, demonstrating the effectiveness of ML with hyperparameter optimization for accurate hydrochar properties prediction. Partial dependence plots further explained nonlinear relationships between inputs and outputs. A user-friendly Graphical User Interface was developed, enabling real-time hydrochar properties prediction, closely aligning with experimental data. This work demonstrates that ML models, coupled with optimization techniques, can effectively guide HTC process optimization for tailored hydrochar production, bridging the gap between data-driven insights and practical applications in renewable energy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».