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机器学习在生物燃料制备中的应用及挑战

刘登 ,  陈丽姣 ,  李响 ,  张晗 ,  刘涛

现代化工 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (12) : 67 -72.

PDF (1630KB)
现代化工 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (12) : 67-72. DOI: 10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2025.12.012
技术进展

机器学习在生物燃料制备中的应用及挑战

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Application of machine learning in biofuel preparation and relating challenges

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摘要

以生物燃料的优化升级和商业化决策为背景,聚焦于机器学习在生物燃料领域中的应用。简要介绍了机器学习的工作原理和基本流程,概括了机器学习的类型,重点讨论了机器学习在原料提质增产、组成表征、特征重要性评估、微生物性能改良、工艺参数优化、产率预测、经济与环保评估等生物燃料制备不同环节中的应用,归纳了机器学习在生物燃料应用中的挑战,最后,指出了机器学习未来在生物燃料领域的研究重点并展望其应用前景。

Abstract

This review takes the optimization upgrading and commercialization decisions for biofuels as the background,and focuses on the application of machine learning in biofuels.The working principle and basic process of machine learning are briefly introduced,and the types of machine learning is summarized.The applications of machine learning in biofuel preparation process,such as material extraction,composition characterization,characteristic importance assessment,microbial performance improvement,process parameter optimization,yield prediction,economic and environmental impact assessment,are explored.The challenges of machine learning in biofuel application are summarized.Finally,the future research focus for machine learning in the biofuels field is proposed,and its application prospect is prospected.

Graphical abstract

关键词

生物燃料 / 产率预测 / 工艺优化 / 数据模型 / 机器学习

Key words

biofuels / yield prediction / process optimization / data model / machine learning

Author summay

刘登(1982-),男,硕士,副教授,研究方向为生物质能源, 。

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刘登,陈丽姣,李响,张晗,刘涛. 机器学习在生物燃料制备中的应用及挑战[J]. , 2025, 45(12): 67-72 DOI:10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2025.12.012

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随着经济和工业的不断发展,温室效应成为了人类世界日益突出的紧迫事件,世界各国正在努力寻求解决之道,同时,为了应对环保压力和化石燃料短缺造成的能源危机,绿色可再生能源的开发和使用成为了各国在不影响当前工业模式和发展速度前提下的最优方案,为了匹配当前运输行业对液态能源的巨大需求,各国科研人员不约而同地把目光聚焦到了原料来源丰富、生产过程成熟、燃烧性能优良尤其是不需要对现有发动机进行改造即可使用的清洁可再生液态能源——生物燃料身上。
截至到目前为止,生物燃料已经从最初的第一代发展到了第四代,具体产品包括生物氢、生物乙醇、生物柴油和生物炭等,涉及到气态、液态和固态在内的多种类型,虽然其中部分产品表现出了极大的应用潜力,但是它们的商业化进程都面临一系列的挑战,究其原因不难发现,生物燃料原料来源种类繁杂、原料化学组成波动较大、生产过程步骤繁多且高度复杂、生产条件与产量呈高维非线性关系、主副产物调控困难等多种因素的综合结果造成了生物燃料在产量、品质和成本上与传统化石燃料存在较大的竞争劣势[1]。为了突破生物燃料生产制备过程中存在的上述技术瓶颈,研究人员通过不断地设计实验、试错、实证,提出假设试图建立理论模型去解释生物燃料的制备机理和生产过程中出现的各种现象,继而去完成工艺指导、生产条件优化或产量和产物预测等下一步行为。这种工作模式在很多情境下确实取得了显著的效果,在生物燃料的商业化进程中发挥了不可替代的作用。但是,从第一性原理出发建立的理论模型与真实状况之间始终存在不可解释甚至相互矛盾的现象,随着任务复杂程度的提高和高维变量的增加,此类数据无法拟合模型的问题越发突出。理论模型的准确性、全面性和适用性不仅受到了质疑,还严重限制了科学和工业在更精更深更智能层次上的发展。数据无法拟合模型的事实和大量真实数据的客观存在暗示着表象背后本质的客观规律和深层逻辑可能永远无法揭示,只能从事实和数据出发,利用数理统计和概率学方法去挖掘数据之间的联系,对数据因果关系进行归因,从而建立数据模型,并不断进行训练和优化,让模型去拟合数据,使之能更加完美地去完成指导、优化、预测和决策等任务[2]。
在大数据和人工智能(AI)的时代背景下,基于数据模型的机器学习(ML)在生物燃料领域取得了重要进展,通过持续不断地训练学习,不仅可以优化生物燃料制备过程中的各项工艺条件、预测产物产量,还可以在上游对原料和微生物进行改造或/和筛选,在下游对生物燃料的技术经济和环境指标进行评估指导,实现了机器学习与生物燃料全生命周期的交叉融合,在一定程度上促进了生物燃料的商业化进程[2-3]。本文中通过介绍机器学习的原理、流程和类型,梳理机器学习在生物燃料制备中的应用进展,指出机器学习在该领域存在的技术障碍,旨在帮助本领域科研人员充分认识和理解机器学习在生物燃料领域的应用前景,助力生物燃料的商业化。

1 机器学习

1.1 机器学习的定义和原理

机器学习是指让计算机利用算法和统计学方法,对已有数据进行分析,建立一种模型,学习其中隐藏的数据模式,随着数据集的增大,自动进行模式识别和模型更新,以便更好完成所需任务的一类领域,它的理想是模仿人类从周围环境获取感觉信号到实现任务目标的处理方式[4]。其工作原理就是针对工作任务T,把与其对应的数据集E分成训练集E1和测试集E2;根据E1选择合适的计算算法并不断调整算法函数F,使函数的性能度量P随E1的增加持续改进,然后用E2去测试和验证算法的准确性和性能,从而确定适用于T的最佳算法或模式;当有一组新的数据X输入时,机器学习会自动利用之前学习到的模式进行预测或分类,即得到输出Y;最终根据Y提供的可用信息进行判断、指导和决策[5]。

1.2 机器学习的基本流程

从机器学习的定义和原理不难发现,想要利用机器学习去处理某个具体任务或解决某方面的问题,首先要把这个具体的任务或问题抽象成数学模型,同时还要把影响问题结果的因素参数化;然后选用适当的数学方法对建成的模型求解;最后通过真实数据与预测数据进行对比,评估该模型的性能,并以此改进模型。根据上述思路,机器学习的基本流程可以简要概括为以下8步:问题识别、数据收集、数据处理、选择模型、训练和测试、评估、调整和实施。机器学习基本流程示意图见图1。

1.3 机器学习的类型

根据模型构建时所用数据信息有无标签,机器学习的类型被分为监督学习、非监督学习和半监督学习。在监督学习中,每个输入样本都有对应的目标输出,即每组数据集中的向量xi都有相应标注结果yi,模型通过此类数据学习得出正确答案的算法,建立并随数据集的增多不断完善输入特征和输出标签之间的映射关系(或称推断函数),然后依此模式推测新的实例,随时间延长,执行某任务的能力不断增强,该类型的常用算法包括支持向量机(SVR)、K最近邻(KNN)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)等[6]。非监督学习是使用无标签数据训练模型,给定的数据集没有特定的目标输出,模型从这些数据中探索区分特征、识别内在结构、学习内部规则完成分组或归类,它的常用算法包括层次聚类、高斯混合聚类、主成分分析等[4]。半监督学习同时使用少量有标签数据和大量无标签数据,适用于自然界中大多数场景,与前两者相比,是更接近于人类学习方式的模型。
不论哪种模型,机器学习的有效性和效率取决于数据的性质和特征以及学习算法的性能,其中学习算法是关键。成功的算法应该具有较高的准确率、较快的速度和较强的泛化性能,来充分替代费时费力的人力工作,同时能够在输入数据中捕获人类难以察觉的更复杂更微妙的潜在关系。

2 机器学习在生物燃料制备中的应用

虽然生物燃料底物种类繁多产物类型多样,但是其转化过程通常可以归纳为2种不同的技术工艺:热化学转化技术和生化转化技术。现阶段两者面临一个共同的挑战,即商业化成本过高,经济性上较传统化石燃料不具优势。为尽快实现清洁可再生的生物燃料对化石燃料的更新换代,科研人员分别从生物燃料制备过程的上中下游入手,利用机器学习开展原料组成筛选、工艺条件优化、过程在线监测和控制以及产物产量预测等研究,在对部分行为无法理解的情况下,通过数据驱动模型取得了一系列研究成果。

2.1 机器学习在热化学转化技术中的应用

生物燃料的热化学转化技术是指在一定的温度和条件下,用化学手段使生物质气化、液化、炭化或热解以生产气态、液态或固态燃料的一门技术。该法作用机理明确、反应迅速、转化效率相对较高,但是反应系统的稳定性受反应条件的影响很大,原料组成的差异性、水分含量、反应温度、反应压力、停留时间、催化剂的种类和用量等都会对产品的产量和质量造成不同程度的影响[7]。针对此类理论模型基本成熟但特征变量繁多的非线性高维度任务,基于数据驱动的机器学习在探索不同特征变量对输出的影响、计算反应体系的理想条件、高精度预测反应结果等诸多方面表现出了巨大潜力。
Shafizadeh等[8]利用652组数据评估神经网络模型(NNR)、广义加性模型(GAM)、SVR和高斯过程回归(GPR)4种不同机器学习模型在水热液化制备生物油时的产量预测性能,结果表明GPR具有最高的准确性,确定系数R2高于0.926,平均绝对误差MAE低于0.031,将GPR开发的目标函数引入目标粒子群优化算法(MOPSO)后,得到了最佳操作条件和对应的最佳生物油收率(48.7%~53.5%)。Djandja等[9]利用RF和极限梯度提升(XGB)2种模型预测藻类生物质溶剂热液化产生的生物油产量,模型训练后的测试结果显示XGB的性能优于RF,当反应溶剂的氢键供体强度(HBD)作为输入变量中涉及溶剂的唯一特征时,预测模型的准确性进一步提高,偏重要性分析表明,生物油的形成更依赖于HBD,而不是溶剂的极性和折射率。Dong等[10]比较了RF、梯度提升决策树(GBDT)、XGB和自适应提升(Adaboost)4种算法在预测热解产物产量时的准确性,性能评估指标显示RF在预测生物油产率方面表现最好,进一步研究显示热解产物的生成受生物质特性的影响要大于热解条件。Ji等[11]把质量作用定律和阿伦尼乌斯公式等基本的物理和化学定律作为约束规则纳入了基于化学反应神经网络(CRNN)的机器学习模型,使模型具备了从训练数据中推断热转化技术的化学反应途径、中间体种类和动力学参数的能力,实现了准确预测反应进程和体系组分质量分布的同时,还在一定程度上揭示了反应过程的作用机理,提高了模型的可解释性。Olafasakin等[12]开发了一种基于GPR的克里金降价模型用于预测生物燃料的生产成本和温室气体排放情况,模型均方根误差RMSE为1.8×10-20,平均绝对误差MAE为0.53%,模型预测结果显示,每吨干生物质的生物燃料产量为65~130加仑,每加仑生物燃料的最低售价为2.62~5.43美元,二氧化碳排放范围为13.62~145 kg/MJ,结果表明,该模型可用于热化学生物燃料原料的快速筛选、成本优化和温室气体排放控制。
可见,机器学习与热转化技术的深度融合使生物燃料在技术经济环境预测和优化等方面发挥了非常积极的作用。大量的历史数据和模拟数据,加上准确度不断提高、泛化能力不断增强、越来越多具备可解释性的机器学习模型的开发,让原本费时费力需要不断试错才能得到相关数据的热化学实验方法有了一种性价比非常高的替代方案。下一步通过建立高质量数据库、向模型中添加约束规则和边界条件、不断筛选和优化模型算法进而充分发挥机器学习的应用潜力,必将成为生物燃料商业化进程中的研究热点。

2.2 机器学习在生化转化技术中的应用

生化转化技术是指在温和条件下经过化学或/和生物化学反应,将生物质原料转化为生物燃料的技术。相对于热转化技术,生化转化技术过程温和但步骤多、周期长、众多影响因素间的相互作用更加复杂,其理论模型的构建具有很大挑战性[2]。然而,长久以来各国研究人员积累了大量的文本、数字和图像等不同形式的历史数据,随着机器学习在生物能源领域的普遍应用,这些数据的价值得到了充分体现。

2.2.1 预测产物产率及评估特征重要性

为准确预测不同生物质生化转化后的产物产率,评价各影响因素的重要性,研究人员利用机器学习技术对大量历史数据进行统计与分析,试图发现其中隐藏的映射关系和规律。汪正鑫[13]全面比较了包括ANN在内的11种机器学习算法在以木质纤维素生物质为底物进行厌氧发酵时的甲烷产率预测性能,结果表明生物燃料产率预测的准确性不仅依赖于适当的机器学习模型,所选输入特征与输出之间的关联性也是重要影响因素。Arunyanart等[14]利用ANN和人工神经网络-粒子群优化(ANN-PSO)模型预测碱催化和酸碱催化2种情况下进行酯交换反应时的生物柴油产率,结果发现ANN预测生物柴油产率的性能更加可靠,激活函数Tansig-Tansig权重分析和F检验评估表明,影响生物柴油产率的显著特征变量为甲醇和油的摩尔比以及脂肪酸组成。Dave等[15]利用基于遗传算法的集成人工神经网络(ANN-GA)预测酿酒酵母Saccharomyces cerevisiae以绿藻Ulva prolifera为底物时的生物乙醇产率,模型预测在底物浓度30 g/L、发酵时间48 h、接种物体积分数10%、30℃、50 r/min搅拌速度和pH 6的条件下生物乙醇产率约为0.239 g/g,实际验证结果乙醇产率为0.242 g/g,预测值与实际值高度接近,模型拟合度非常理想。
从上述研究不难发现,数据驱动的机器学习让原本需要大量且长期实验才能完成的生物燃料产率预测和特征重要性评估变得异常快速和准确,机器学习对于此类高度复杂的非线性生物燃料转化过程表现出了惊人的适应性和优势。

2.2.2 优化工艺参数

在生化转换技术中,生物燃料产率的提高需要最大限度地找到不同工艺参数间的最佳组合,而系统的多变量性和多目标性加上参数间相互作用及其所产生综合结果的非线性关系,让参数优化和产率提升变得极其困难[16]。为解决这一难题,研究人员把思路从依据原有理论模型指导开展实验转移到了构建数据驱动模型深入挖掘已有数据间的潜在关系上。Pereira等[17]利用3 400组数据训练ANN-PSO模型以优化工业生物乙醇生产条件增加产量,经过训练的模型能够给出最佳参数并能高精度地预测生产结束时的生物乙醇浓度。Dong等[18]提出了基于SVM、多层感知器(MLP)和Adaboost on SVM base(Adaboost+SVM)算法的新型机器学习方法,对以废弃食用油为原料、蒙脱石(MMT)为催化剂、经酯交换制备生物柴油的工艺参数进行了优化,优化结果给出了生物柴油最高产率为96.79%时的最佳工艺条件。Mahata等[19]为提高暗发酵生物氢产量,选用评估后性能更好的SVM模型对工艺条件进行优化,遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)2种不同算法下的模型给出了相似的最佳工艺参数,结果表明最佳条件下生物氢最高产量为8.28 mol/kg,与未优化条件下的产量相比提高了2.1倍。
工艺参数的优化是降本增效的重要措施之一。而在生化转换过程中参数之间的关系错综复杂,往往都是非线性关系,基于实验的任何一个参数的单独优化并不能得到好的效果,多参数的同时优化结果通常也不理想。基于数据驱动的机器学习在面对纷乱交错、关系模糊的此类情况时却表现得异常优秀,上述生物乙醇、生物柴油、沼气和生物氢的相关研究充分证实了机器学习在生物燃料工艺参数优化方面的应用价值。下一步科研人员应该充分评估不同模型的适用性,提高模型的泛化性,集成并优化模型算法,使机器学习成为傻瓜式工具,能够更加便捷地服务于生物燃料领域的相关技术人员。

2.2.3 助力合成生物学改良微生物细胞工厂

生物燃料的生物转化过程本质上就是宿主细胞的新陈代谢过程,所以,微生物性能的优劣是生物燃料工业化的限制性因素。而合成生物学的发展为微生物的改造优化提供了一条快速通道,它可以通过对相关基因的沉默、敲除和过表达等手段实现胞内代谢通路的精准调控甚至重建,进而强化主代谢途径达到增产的目的。近年来,机器学习与合成生物学的结合更是加速了这一过程。Wu等[20]将机器学习与基因组规模代谢模型(GSMM)相结合来预测酿酒酵母不同基因组型的表型性状,混合模型显示,6个靶基因的过表达和7个靶基因的敲除对生物乙醇的增产具有明显效果,研究人员通过摇瓶实验进行验证,结果发现基因缺失突变体的增产效果更加明显,其中3个双基因缺失突变体Δgpd2Δsdh5、Δgpd2Δsdh6和Δgpd1Δsdh4的乙醇产量与野生型相比分别提高了21.6%、27.9%和22.7%。虽然此类针对生物燃料代谢调控的研究目前相对较少,但是利用机器学习来助力合成生物学改造微生物代谢通路以生产其他生物产品的研究已日趋增多,Ryu等[21]和Patra等[22]分别在各自的文章中对机器学习在代谢工程中的应用进行了综述,可以看出,机器学习作为一种工具有效简化了细胞代谢途径的设计和改造,显著提高了微生物细胞工厂目标产物的生产能力。

2.3 机器学习在原料提质增产及组成表征中的应用

生物质原料是制备生物燃料的物质基础,充足、廉价、成分明确且稳定的底物供应是商业化生物燃料持续生产的前提。然而底物来源的多样性、结构组成的差异性、原料供应的不稳定性始终制约着生物燃料的商业化进程。研究人员为克服生物燃料制备上游原料环节存在的技术瓶颈,利用机器学习技术针对以微藻为代表的生物质原料开展了一系列研究并取得了重要进展。从微藻的识别、分类、培养、收获、干燥到转化等各个环节,从各环节的实时监控和过程管理到微藻生物量的预测,从微藻的菌种改造、生长优化到微藻脂质的提取等方方面面机器学习都表现出了极大潜力。Coşgun等[23]通过机器学习分析了影响含油酵母Yarrowia lipolytica生物量和脂质产量的特征参数的重要性,利用优化算法给出了高生物产量、高脂质含量和脂质形成的最佳变量组合和变量范围,实现了生物燃料原料的提质增产。此外,作为机器学习进行产物预测和优化工艺的一项重要特征参数,原料明确的元素或化学组成有利于机器学习进行精准的预测和优化,但是,生物质的多样性、异质性以及水分含量的差异性,导致不同批次原料间的元素和化学组成波动过大,进而造成机器学习预测结果的非连续性。为此,研究人员同样利用机器学习技术结合近红外光谱和热重分析等方法实现了不同生物质的组成分析,同时,利用已有数据对相关模型训练和评估后发现,在以生物质元素组成作为下一步机器学习的输入变量时,输入变量的表示形式对输出结果的影响很大,通常不同元素之间以比率形式作为输入的话,预测结果的准确性普遍较高[24]。

2.4 机器学习在经济与环保评估中的应用

生物柴油和生物乙醇作为商品进入市场已有一段时间,但是大部分生物燃料受经济和环保的制约仍然处于实验室阶段,已上市产品的规模受此影响也驻足不前。为加速决策进程尽快实现生物燃料对化石燃料的替换,研究人员利用机器学习在处理复杂数据上的优势对生物燃料的经济和环保状况进行了一系列评估。Akinpelu等[7]最近开展的一项研究详细解释了机器学习如何帮助加速生物燃料的初步技术经济分析(TEA)和生命周期评估(LCA);Olafasakin等[12]采用克里金降价模型成功评估了生物燃料的生产成本和温室气体排放情况;Rodgers等[25]利用机器学习模型分别评估了中国、巴西和英国使用不同生物质在不同规模下的生物氢生产成本和温室气体排放情况;Martínez等[26]提出了一套机器学习在LCA中的应用框架,不仅能够完成对生物燃料经济和环保指标的预测和模拟,还能够针对性地实现环境优化,计算对环境影响最小的给定系统特征值。可见,机器学习技术通过计算和数据模拟可以快速实现对生物燃料经济和环保方面的全面评估,从而为加速决策进程提供有用信息。

3 机器学习在生物燃料应用中的挑战

尽管机器学习在生物燃料领域得到了广泛应用并取得了良好的效果,但仍然存在一些不容忽视的挑战。一方面是生物燃料转化过程的复杂性问题,生物燃料的转化是一个涉及多参数、高维度、具有时变性的非线性复杂过程,简单的数学函数无法准确地描述输入和输出之间的映射关系,加之目前无法完全弄清生物燃料的转换化机制,所建立的理论模型也不能解释转化过程中的所有行为,这无疑增加了构建机器学习模型的难度[27];另一方面,机器学习是利用统计学方法帮助模型通过训练进行改进的一种技术,数据集的大小和质量直接影响模型性能的优劣,然而,生物燃料领域由于缺乏统一的数据记录规范,数据收集后需要根据模型进行修复和转换以完成数据的标准化,当数据集非常庞大时,数据的标准化过程会显著降低模型的运算速度;最后,对于某一具体生物燃料而言,不同机器学习模型之间性能表现差异明显,虽然好的算法能够提高模型的精度和有效性,但是当前没有任何一种算法能够完全捕捉生物燃料转化过程中的所有逻辑关系和其中的不确定性,再者,机器学习作为一种数据驱动模型,它的稳健性、泛化性和可解释性仍有待进一步加强,研究人员应该继续深入探索生物燃料的转化机制,为机器学习寻找更具约束性的边界条件,持续优化模型性能[7,28]。

4 结论与展望

综上所述,能源危机和环保压力迫使生物燃料作为化石燃料的替代能源必须尽快实现商业化,针对生物燃料制备过程中存在的一系列技术瓶颈和影响商业化决策的经济和环保难题,科研人员利用数据驱动的机器学习实现了对原料的提质增产、原料组成表征、工艺条件优化、产物预测和经济环保评估,加速了生物燃料商业化的决策过程。然而,由于生物燃料转化过程的复杂性和当前高质量数据集的缺乏,模型的开发和训练具有一定挑战性。为了克服当前缺陷提高机器学习模型性能,今后应该建立与生物燃料相关的标准化数据库,提高数据的全面性和规范性,评估不同模型的适用性,筛选合适算法,引入新兴语言处理和计算机视觉技术,增强对不同数据类型的处理能力,集成理论驱动模型提高数据模型的可解释性,添加基本定律和原理作为约束边界改善模型的稳健性和泛化性。相信随着全球各国科研人员的紧密合作、不断创新、克服障碍,机器学习在生物燃料领域的应用潜力定会充分发挥,生物燃料的前景也会更加光明。

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