基于TPOT-SHAP-Monte Carlo集成机器学习框架的煤气流化过程模拟与优化研究

　　本研究针对煤气流化过程模拟的复杂性，开发了集成TPOT自动建模、SHAP可解释性分析和Monte Carlo优化的机器学习框架。通过随机森林回归(RFR)模型实现了合成气流量(R2 =0.99)和甲烷含量的高精度预测，结合工业数据揭示了氧气流量与温度的关键影响，为煤气化工业智能优化提供了标准化解决方案。

　　

煤气化技术作为清洁能源转换的重要手段，其过程涉及高温高压下复杂的多相反应，传统机理模型面临反应动力学参数获取困难、计算成本高等挑战。尽管计算流体力学(CFD)等方法在实验室规模取得进展，但工业级煤气化装置受原料波动、测量误差等影响，亟需能适应实际生产的数据驱动解决方案。现有机器学习研究多依赖人工经验选择算法，且缺乏模型可解释性和优化应用的结合，严重制约了其在工业控制中的落地。

针对上述问题，研究人员构建了基于Tree-based Pipeline Optimization Tool（TPOT，基于遗传算法的自动化机器学习工具）的集成框架。通过分析工业煤气化装置的运行数据，采用随机森林回归(RFR)模型实现关键指标预测，结合SHapley Additive exPlanation（SHAP，特征重要性解释方法）和Monte Carlo（蒙特卡罗随机模拟算法）优化操作参数，相关成果发表在《Fuel》期刊。

关键技术包括：(1)从工业控制系统中提取原始数据，经清洗、标准化和特征工程处理；(2)利用TPOT自动选择RFR作为最优模型，其训练集对合成气流量的预测R²
达0.99；(3)采用SHAP方法解析氧气流量为影响合成气产量的最关键参数；(4)集成Monte Carlo算法搜索最优操作区间，使合成气产量提升至588,465 Nm³
/h。

数据预处理
研究团队从工业煤气化装置获取包含测量噪声的原始数据，通过滑动窗口滤波消除异常值，并对氧气流量、温度等关键参数进行标准化。特别处理了因传感器故障导致的缺失值，确保模型输入质量。

模型构建与验证
TPOT自动化流程筛选出的RFR模型，在测试集上对合成气流量的预测RMSE为3760.85 Nm³
/h，显著优于传统方法。SHAP分析揭示温度对甲烷含量的决定性影响（贡献度42.7%），为工艺调整提供理论依据。

优化应用
通过10,000次Monte Carlo模拟，确定氧气/煤浆比维持在0.85-0.92区间时，合成气产量可稳定在峰值水平。敏感性分析显示氧气流量每增加1%，产量相应提升2.3%。

该研究创新性地将自动化机器学习(TPOT)、可解释性分析(SHAP)与随机优化(Monte Carlo)相结合，突破了传统模型在工业场景的适用性瓶颈。不仅建立了煤气化过程的数字孪生框架，更通过特征重要性排序指导工艺改进，为流程工业的智能化升级提供了可复用的方法论。正如Haiquan An等作者指出，该框架的标准化特性使其能快速适配不同煤气化炉型，具有显著的工程推广价值。