近日，课题组在环境科学与生态学ESI领域期刊Environmental Science and Pollution Research上发表了污泥处理处置与资源化方向的研究成果（Hongsen Li¹, Qi Xu¹, Keke Xiao^*, Jiakuan Yang^*, Sha Liang, Jingping Hu, Huijie Hou, Bingchuan Liu. Predicting the higher heating value of syngas pyrolyzed from sewage sludge using an artificial neutral network. Environmental Science and Pollution Research 2020, 27, 785-797）。该论文以华中科技大学环境科学与工程学院为第一完成单位，李宏森硕士生和许琪博士生为论文的共同第一作者，杨家宽教授和肖可可副教授为论文的共同通讯作者。
        污泥热解是一个复杂的过程，包括复杂的反应化学，相变和物质转化等过程。为了更好地评估合成气 (Syngas) 的使用，有必要对高位热值（Higher Heating Value, HHV）进行监控和预测。该研究开发了一个人工神经网络（ANN）模型来预测合成气的HHV，将污泥类型，催化剂类型，催化剂量，热解温度和水分含量等作为输入变量。并通过优化各种参数集，建立包括8个输入神经元，15个隐藏神经元和1个输出神经元的三层网络。且成功使用ANN模型来预测合成气的HHV，相关系数为0.97，均方根误差（MSE）值为14.62。输入变量的相对影响结果表明，热解温度和水分含量是影响合成气热值的决定因素。该模型的建立可为使用合成气作为能源和燃料的提供必要的预测信息。

全文链接：https://doi.org/10.1007/s11356-019-06885-2