摘要
一种生活垃圾资源化处理方法,通过构建智能化的燃料制备系统实现废弃物高效转化。该方法首先采用多源传感技术实时采集垃圾组分特征数据,结合动态数据库和机器学习算法建立发热量预测模型;其次基于分子结构特征分析和多目标优化算法实现粘结剂的智能筛选与配比优化;然后利用深度神经网络构建工艺参数预测模型,并通过闭环反馈机制实现烧结过程的动态调控;最后结合光谱分析技术和力学性能测试完成燃料品质的综合评估。本发明通过数据驱动的方式实现了垃圾组分分析、粘结剂适配、工艺优化等关键环节的智能决策,有效解决了传统方法中热值预测不准、工艺适应性差、产品质量不稳定等技术难题。