Прогнозирование выхода полукокса методами машинного обучения на основе анализа сырьевых и технологических параметров (ИЗВЕСТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ, 2026)
В работе представлена разработка и валидация высокоточной прогностической модели, основанной на методах машинного обучения (алгоритм градиентного бустинга), для определения выхода полукокса в процессе низкотемпературного коксования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью оптимизации углехимических процессов, особенно при переработке вариативного сырья, характерного для месторождений Центральной Азии (например, углей Кыргызской Республики).В качестве входных признаков использовался комплекс из десяти сырьевых (тип угля, влажность, зольность, m1, m2) и технологических (температура, скорость, расход газа, выход смолы) параметров. Модель продемонстрировала высокую прогностическую способность на тестовой выборке с коэффициентом детерминации (R2) 0.752 и средней абсолютной ошибкой (MAE) 4.055%.Ключевым результатом является анализ важности признаков, который однозначно выявил доминирующую роль внутренних характеристик сырья над технологическими режимами. Наибольшее влияние на выход полукокса оказывают показатели m1, тип каменного угля и m2, суммарный вклад которых превышает 60%. Установлено, что оптимизация процесса должна фокусироваться на контроле и подготовке сырья.Разработанная модель может быть внедрена в автоматизированные системы управления производством для оперативного прогнозирования и стратегического планирования, обеспечивая повышение экономической эффективности и стабильности процесса пиролиза.
Keywords: полукокс, пиролиз, машинное обучение, прогнозирование, регрессия, важность признака, R2, уголь