党的二十大报告提出，推动战略性新兴工业融合集群生长，构建新一代信息手艺、人工智能、生物手艺、新能源、新质料、高端装备、绿色环保等一批新的增添引擎。生物质能作为国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。厌氧消化是在厌氧条件下将有机质转化为绿色能源的历程，但其影响参数多、关系重大，仅靠古板的人力去找到数据间的内在关系难题重重，而古板的模子如ADM1也由于其盘算速率等缺陷而难以普遍应用。凯时（北京）电氢化工团队李叶青组近年来在人工智能+厌氧（干式、湿式厌氧消化、厌氧增进剂、水热预处置惩罚、沼气制氢、大语言模子等）偏向取得了系列希望。
针对工业沼气厂参数的高度非线性和不平衡问题，我们提出了一种混淆极端学习机模子(SMOTER-GA-ELM)，通过将机械学习手艺与数据平衡手艺和优化算法相团结，可解决不平衡数据来实现了对差别负荷下工厂沼气产量的准确展望。相关效果开发成软件助力湿式厌氧工厂高效产沼气 (软著号：2022SR0903828)，并以“Plant-scale biogas production prediction based on multiple hybrid machine learning technique”为题，于2022年9月在国际着名学术期刊Bioresource Technology上揭晓。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.127899.
别的，我们开发了基于树的机械学习模子来形貌生物炭特征与厌氧消化之间的重大关系，通过特征可诠释手艺对生物炭对厌氧消化的影响提出了新的看法，并开发一项软件助力生物炭厌氧消化的性能展望(软著号：2022R11L2047794)。相关效果以“Tree-based machine learning model for visualizing complex relationships between biochar properties and anaerobic digestion”为题，于2023年2月在国际着名学术期刊Bioresource Technology上以当期封面论文的形式揭晓。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.biortech.2023.128746.
针对工业规模车库干发酵系统具有极强非线性的问题，我们提出了一种新型机械学习智能系统，它接纳两种自念头械学习算法(AutoGluon和H2O)举行沼气性能展望，并接纳SHAP举行可诠释性剖析，同时接纳多目的粒子群优化对工业规模车库干发酵举行预警指导，为下一代智能工业系统铺平了蹊径（软著号：2023SR0452517）。相关效果以“Novel intelligent system based on automated machine learning for multi objective prediction and early warning guidance of biogas performance in industrial-scale garage dry fermentation”为题，于2023年5月在国际着名学术期刊ACS ES&T Engineering上揭晓。论文链接：https://doi.org/10.1021/acsestengg.3c00079.
基于先前基础，我们研究了多层面要害因素对重大厌氧消化系统的影响。提出了一个多层自念头械学习框架，通过在多条理举行性能展望以相识厌氧消化系统中重大的相互作用，并探索了情形因素、微生物和系统层面的要害因素，有望为明确各规模（工业和实验室）厌氧消化系统的重大结构提供指导。相关效果以“Using automated machine learning techniques to explore key factors in anaerobic digestion: At the environmental factor, microorganisms and system levels”为题，于2023年9月在国际着名学术期刊Chemical Engineering Journal上揭晓。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.146069.
基于关于人工智能和厌氧消化的明确，我们开发了海内首个厌氧消化大语言模子ChatAD，借助开源大模子，可实现无限长文本输入、图片与视频和文本的相互转换、实时网络征采及提供专业解答，可为整个厌氧行业的高速生长提供支持。
凯时（北京）电氢化工科研团队建设于2007年，依托重质油国家重点实验室、生物燃气高值使用北京市重点实验室、生物能源北京高等学校工程研究中心、生物自然气北京市国际科技相助基地、碳中和团结研究院、垦利绿碳立异研究院、濮阳团结研究院等国家级和省部级科研立异平台开展科学研究和人才作育。团队由徐春明院士领衔、周红军教授为学术带动，使用氢与绿电使钢铁、炼化及合成氨等工业脱碳研究优势突出，主要在新能源、新质料、绿碳与环保、光催化、电化工等领域开展低碳手艺开发。
