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作者：夏薇;张艳丽;刘欣悦;蒋振华;王馨蕊;陈坤;
单位：中国石油大学(华东)化学化工学院;
摘要：为了将人工智能技术融入实验教学，设计了机器学习驱动的乙醇转化制备低碳烯烃催化剂实验，通过机器学习方法优化氧化锆催化生物乙醇制备丙烯的反应条件。引入随机森林模型和神经网络模型对催化剂煅烧温度、反应温度和反应压力3个关键反应条件进行分析。实验结果表明，催化剂煅烧温度550℃、反应温度470℃、反应压力10 atm(1 atm=101.325 kPa)条件下，氧化锆催化生物乙醇制备丙烯的效果最佳。此外，采用斯皮尔曼秩相关系数和肯德尔秩相关系数量化了3个反应条件对丙烯产率的影响权重。催化剂煅烧温度权重最大，反应温度次之、反应压力最小。
关键词：实验设计;;机器学习;;氧化锆;;生物乙醇;;丙烯制备
基金资助：国家自然科学基金项目(21978327);; 山东省本科教学改革研究项目(M2023288);; 中国石油大学校级教学改革项目(CM2024040);中国石油大学校级研究生教育教学改革项目(YJG2022028);中国石油大学化学工程学院教学改革项目(YJ-K202003)
