B题：生物质和煤共热解问题的研究

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链接：https://pan.baidu.com/s/1GSv9dkqcY6G-XUnd0sJe_A

提取码：sxjm

题目分析：

问题背景：探讨生物质与煤的共热解技术，这是一种潜在的能源转换技术。

具体任务：

0.数据预处理

数据清洗：

检查是否有缺失值，考虑使用适当的方法填补，如插值或使用该列的平均值。

确认是否有明显的输入错误或异常值，异常值可以通过箱形图等工具进行识别，并决定是否剔除。

对于题目存在的各种缺失值需进行处理，这里初步建议可以直接替换为0（只是初步，这么处理对于结果的影响目前还没有算完题目 无法直接给出评估）

对于异常值，存在高达121%，低至94%的数据都需要进一步进行处理说明

初步数据分析：

使用统计软件（如R、Python）进行描述性统计分析，获取数据的基本描述（均值、标准差、四分位数等）。

制作关键变量的分布图、散点图和相关图，以探索变量之间的关系和趋势。具体如下所示就可以

1. 分析正己烷不溶物（INS）对热解产率的影响。

采用回归分析或方差分析（ANOVA），将焦油产率、水产率和焦渣产率作为响应变量，正己烷不溶物作为主要自变量进行分析。

1. 研究正己烷不溶物和混合比例的交互效应。

使用多元线性回归模型，包括正己烷不溶物、混合比例及其交互项作为自变量，探讨它们对热解产物产率的影响。

2. 建立模型优化共解热混合比例。

基于回归模型结果，运用优化算法（如遗传算法、模拟退火算法等）搜索最优的混合比例，以最大化产物利用率和能源转化效率。

3. 分析共热解组合的产物收率实验值与理论计算值的差异。

统计检验：运用t检验或ANOVA检验理论计算值与实验值之间的显著性差异。

子组分析：对不同共热解组合下的数据进行细致分析，找出差异最大的混合比例。

4. 建立模型预测热解产物产率。

预测模型：基于整理和分析的数据建立预测模型，如随机森林、支持向量机等机器学习模型，预测不同条件下的热解产物产率。