塑料变石油!中科院黑科技:机器学习+分子筛,废塑料裂解产油率狂飙87.8%

作者: 塑料变石油!中科院黑科技:机器学习+分子筛,废塑料裂解产油率狂飙87.8%
发布于: 2025-02-17 10:39

3月18-20日,江苏张家港,扫码报名

倒计时 29 

全球每年产生超过3亿吨塑料垃圾,仅21%被回收或焚烧,其余大量进入环境,引发微塑料污染、生态破坏等连锁问题。传统物理回收技术难以处理混合塑料,而热化学转化技术——尤其是催化裂解——因适应性强、产物可控,被视为破解塑料污染的关键。然而,催化裂解过程中存在三大难题:
  1. 产物复杂:裂解产物包含固态蜡、液态油和气体,液态油虽价值高,但成分复杂;
  2. 催化剂筛选难:不同塑料需匹配特定催化剂(如分子筛),传统实验方法耗时耗力;
  3. 反应条件优化难:温度、催化剂比例等参数需反复试错,效率低下。

中科院城市环境研究所团队另辟蹊径,将机器学习(ML)与分子筛催化技术结合,开发了一套智能逆向设计框架,成功实现废塑料高效裂解为高价值燃油。相关成果发表于国际顶级期刊《Applied Energy》,引发学界与产业界广泛关注。


编者按
中科院团队的研究证明,机器学习不仅能加速催化剂筛选和工艺优化,更能突破传统认知边界,发现“反直觉”的最优解(如低温高产)。这项技术有望推广至生物质转化、CO₂催化等绿色化工领域,为“双碳”目标提供底层技术支撑。塑料垃圾不再是负担,而是“城市油田”的起点。

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李 编  博士

高分子物理与化学专业

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进入废塑料化学循环领域4年

专注PET、PE、UPR等化学回收

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技术突破:机器学习如何“驯服”废塑料

1. 数据驱动:构建全球最大废塑料裂解数据库

团队从2000年以来的文献中提取了280组液态油产率数据、142组C5-C12烃类产率数据,涵盖塑料类型(PP、PE、PS等)、分子筛性质(比表面积、硅铝比等)、反应条件(温度、催化剂比例)等关键参数。通过数据清洗、缺失值填补(如k近邻算法)和归一化处理,构建了高精度预测模型的基础。

图1. 系统图,包括机器学习模型开发的预测、解释和优化的详细步骤。
2. 模型优选:XGBoost脱颖而出

团队测试了随机森林(RF)、梯度提升回归(GBR)和极端梯度提升(XGBoost)三种树模型。结果显示,XGBoost在预测液态油和C5-C12烃类产率时表现最佳,测试集R²分别达0.85和0.87,误差(RMSE)仅为7.72%和7.73%,远超传统实验的“单因素优化法”。

图2. 根据(a)塑料型、(b)沸石框架型代码和(c)确定的沸石类别,对废塑料沸石催化裂解中液体油和C5-C12烃的产率的原始数据进行了统计分析。

3. 特征解析:四大关键因素浮出水面
通过SHAP值分析和特征重要性排序,团队发现:
  • 聚乙烯(PE)比例:PE含量超10%会显著降低液态油和轻质烃产率;
  • 反应温度:380–550℃为液态油高产区间,但C5-C12烃类仅在380–430℃达峰值;
  • 分子筛比表面积:过高或过低均不利,最佳值约350 m²/g;
  • 硅铝比(Si/Al):高硅铝比(如200)利于液态油,低硅铝比(如25)则促进轻质烃生成。

图3. 活性金属描述符(a)的PCC及其对预测液体产率(b)和C5-C12碳氢化合物(c)的产率的重要性。
4. 逆向设计:AI指导实验,产率超预期

结合粒子群优化(PSO)算法,团队筛选出最优组合:聚苯乙烯(PS)为原料,ZSM-5分子筛(Si/Al=200,比表面积352 m²/g)为催化剂,反应温度413℃。模型预测油产率为80.85%,而实验验证结果高达87.82%,误差仅-7.93%。更惊人的是,该温度比文献报道低近200℃,大幅降低能耗。

— 2 

实验验证:从数据到实践的跨越

团队搭建了两段式催化裂解装置(图S1),使用福建石化提供的PS塑料和南开大学分子筛催化剂。实验显示:

图S1. 沸石催化废塑料热解的原理图(a)和实验装置(b)。(1. 氮气瓶;2. 质量流量控制器;3. 温度控制器;4. 实验室两级催化热解管式炉;5. 塑料;6. 催化剂;7. 冷凝器;8. 液油收集瓶;9. 洗油器(丙酮);10. 气包

  • 液态油中C5-C12烃类占比达48%,可直接用作汽油组分;
  • 气体产物(如甲烷、乙烯)可循环供能,实现过程自持;
  • 与传统高温裂解(600℃)相比,能耗降低30%以上。

这一结果不仅验证了模型的可靠性,更揭示了机器学习在复杂化工系统中的巨大潜力。

— 3 

未来展望:从实验室到工业化的挑战

尽管成果显著,团队指出三大待解难题:
  1. 数据规模限制:现有数据集仅数百组,需联合全球实验室共建共享数据库;
  2. 机制解释性不足:未来拟融合密度泛函理论(DFT)计算,揭示分子筛催化微观机制;
  3. 工程化放大:实验室小试与工业级反应器存在差异,需开发动态自适应ML模型。
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Zeolite-catalytic pyrolysis of waste plastics: Machine learning prediction, interpretation, and optimization

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(资料来源:Applied Energy,若需可查看原文)

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ChinaReplas2025
第31届中国塑料回收和再生大会
2025年3月18日-20日 · 苏州张家港

大会议程

3月18日

大会报到

3月18日19:00-23:00

(全球同步)

ChinaReplasT&P2025 第三届塑料污染防治理论与实践论坛

主题:关于塑料的哲学

详情查看链接:塑料迷局下的哲学思考 : “理论误区”Vs“实践困惑”

3月19日全天

PlasFuture2025 塑料污染防治与回收再生论坛

主题:技术准备与政策突破

详情查看链接:2025年,塑料污染防治与回收再生的技术准备与政策突破

3月19日下午

ChinaReBaling2025 第四届塑料回收打包站与分拣中心论坛

主题:新模式、新装备

详情查看链接:新模式,新装备 | 第4届塑料打包站和分拣中心论坛 • 苏州 • 3月19日

3月19日晚上

晚宴

金苹果颁奖

2024年塑料回收示范企业颁奖

详情查看链接:寻找“点塑成金”的人!塑料回收再生金苹果奖,新设:工艺装备大师奖

3月20日全天

ChinaRePolyHP2025 聚烯烃(PE/PP)硬质包装循环论坛

主题:规模化的本质是效率

详情查看链接:规模化的本质是效率 | 聚烯烃硬质包装循环论坛 · 苏州 · 3 月 20 日

3月20日全天

ChinaRePolyFP2025 聚烯烃(PP/PE)软包装膜发泡材料循环论坛

主题:闭路循环的制度建设与商业实践

详情查看链接:解决回收难题、探索再生商业模式 | 聚烯烃软包装膜发泡材料循环论坛,3月20日,苏州

3月20日全天

ChinaRePET2025 PET循环论坛

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详情查看链接:再生 PET 竞争优势的来源:工艺、装备、数字化的持续升级 | PET 循环论坛 · 苏州 · 3 月 20 日

CPRRA-DfR2025 中国国际塑料产品“为了回收的设计”大会

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