本报讯 （记者 吕扬）3月16日，记者获悉：西安石油大学化学化工学院张君涛教授、钟汉斌副教授科研团队在生物质快速热解反应器的高效、精准设计领域取得突破，成果以《基于长短期记忆网络和计算流体力学的生物质流化床快速热解油的瞬时产率预测》为题，在能源环境领域国际权威学术期刊上发表。

生物质快速热解是生物质高效利用的重要手段，能够将生物质高效转化成生物油，为可再生燃料、氢气及化工产品的生产提供理想原料。流化床反应器是生物质快速热解的核心设备，其性能决定着整个过程的各项指标。计算流体力学（简称 CFD）是模拟预测反应器性能的重要方法，能够为反应器的操作控制、设计优化及工程放大提供有效指导，但现实中存在计算资源需求高、难以快速获得模拟结果等问题。

该研究成果基于精准的生物质流化床快速热解CFD模拟数据，结合深度学习模型开发了一种基于长短期记忆神经网络的CFD模拟智能加速方法。该方法能够快速预测反应器出口的产品流率，在保证足够高预测精度的前提下降低至少30%的CFD计算需求，同时对不同工况均具有良好的适用性。

研究成果为生物质快速热解反应器的智能设计优化提供了一条重要途径，能够促进生物质资源高效利用技术的开发及应用，有助于我国“双碳”目标的实现。