厭氧消化過程的復雜性給沼氣產量的提高帶來了不確定性，如何提高沼氣生產的經濟效益，是沼氣能源是否能達到規?；彤a業化應用的關鍵所在。本技術通過融合多種AI技術針對沼氣工程產氣量提升措施進行針對性設計并進行軟件開發，通過調控沼氣工程操作參數、定制高性能生物炭材料以及添加核心微生物菌劑可提高沼氣工程產氣量，解決厭氧消化產氣過程中的“卡脖子”難題。本系統中的模型和軟件內置大量真實的工廠和實驗室數據，具有持續精準預測潛力和優異的拓展能力，能夠精準探索厭氧消化沼氣生產中的內在機制和宏微觀交互聯系，兼具優異的實用性和可信度于一體，有效擴大AI沼氣工程聯合運行與優化控制關鍵技術的應用范圍。操作或研究人員可通過本項目相關技術，了解工程整體運行狀況及每天運行情況，以判斷并進行針對性調控。
圖1 三項AI+沼氣工程子技術摘要圖
人工智能在助力沼氣工程智慧化運行和指導展現出極大的潛力，其可能通過人工智能預測、優化建立多體系評估和優化系統，針對工廠和實驗室給出多層次融合優化策略，進而提升產氣的同時助力國家雙碳政策的實施。
近年來，我國環保產業得到了快速發展，厭氧消化技術在有機廢棄物處理、污泥減量化等方面得到了廣泛應用。而人工智能在過去幾十年中經歷了飛速的發展。當前，人工智能已經深入到各個行業，成為許多企業的核心競爭力。2022年全球人工智能IT總投資規模為1,288億美元，2027年預計增至4236億美元，五年復合增長率（CAGR）約為26.9%。因此，將厭氧消化與人工智能相結合，打造一種AI沼氣工程聯合運行與優化控制關鍵技術，利用人工智能高效探究并儲備厭氧消化深度機理和專業知識，為厭氧消化沼氣工程自動設計并優化一種最優的工藝路線，同時提高厭氧消化的廢棄物處理效率、優化厭氧消化產氣性能、提供厭氧消化優化方案，響應國家雙碳政策和全球環境主題，促進可持續發展。
成果由中國石油大學（北京）單獨持有，已為某工廠產量預測和指導優化進行案例實現，目前基于此開發的軟件正在成果轉化中。
合作開發、技術服務和咨詢、技術轉讓、技術許可。
李葉青，副教授，博導，主要從事生物質和有機廢棄物資源化方面的基礎與應用研究，目前研究包括：有機無機復合產能源、直接種間電子傳遞、Power-to-X，CO2生物甲烷化、機器學習、沼氣高值化（制氫、甲醇）、厭氧促進劑開發等。
聯系方式
成果完成人（團隊）：
李老師 13811052520
科學技術處（技術轉移中心）：
譚老師 010-89733055
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