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AI驱动有机固废能源环境研究：技术融合与未来展望

收稿日期：2026-02-18 接受日期：2026-04-01

DOI:10.20078/j.eep.20260313

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    摘要：有机固体废弃物的高效处理与资源化利用，已成为推动生态文明建设和实现可持续发展的重要课题，同时也是贯彻落实“固废十条”政策的重要举措。传统处理技术面临转化效率低、过程调控粗放、二次污染控制难等挑战。人工智能技术凭借其强大的数据建模、模式识别与... 展开+
    摘要：

    有机固体废弃物的高效处理与资源化利用，已成为推动生态文明建设和实现可持续发展的重要课题，同时也是贯彻落实“固废十条”政策的重要举措。传统处理技术面临转化效率低、过程调控粗放、二次污染控制难等挑战。人工智能技术凭借其强大的数据建模、模式识别与智能决策能力，为有机固废能源环境研究注入了新动力。本文系统阐述了在人工智能驱动下，有机固废能源环境领域在研究方法、技术工艺与管理模式等方面的范式变革，深入剖析了人工智能与有机固废大数据分析、转化过程调控、智能识别分类及处理设施智慧管理等环节的融合机制与特征。结合天工AI环境大模型、垃圾焚烧智慧电厂、厨余垃圾智能控制等典型案例，展示了机器学习、计算机视觉与大语言模型等人工智能技术在提升系统能效、降低环境风险、优化管理模式等方面的实际应用效能。进一步展望了人工智能与物联网、区块链、量子计算等前沿技术交叉融合的未来研究方向，并探讨了其智慧决策与管理等原理基础、多模态传感技术的融合难题，以及在数据隐私、算法公平、责任归属等方面可能引发的伦理风险。研究表明，人工智能正通过数据与知识的双重驱动，推动有机固废处理领域向精细化、智能化、系统化方向演进，为行业实现绿色低碳与可持续发展提供了重要的技术支撑与决策参考。

    收起-

    作者：

    • 陈冠益1,2,3
    • 田禹4
    • 汤琳5
    • 徐明6
    • 曲申7
    • 陶俊宇8

    作者简介

    通讯作者：陈冠益（1970—），男，江西玉山人，教授，主要研究方向为生物质能源利用与环境保护。E-mail：chengy@tjcu.edu.cn

    单位

    • 1.天津商业大学 机械工程学院，天津 300134
    • 2.天津大学 环境科学与工程学院，天津 300350
    • 3.西藏大学 生态环境学院，拉萨 850000
    • 4.哈尔滨工业大学 环境学院，黑龙江 哈尔滨 150090
    • 5.湖南大学 环境科学与工程学院，湖南 长沙 410082
    • 6.清华大学 环境学院，北京 100084
    • 7.北京理工大学 管理学院，北京 100081
    • 8.南开大学 环境科学与工程学院，天津 300350

    关键字

    • 人工智能
    • 有机固废
    • 能源回收
    • 环境治理
    • 智慧管理
    • 技术融合

    基金项目

    国家自然科学基金重点资助项目（52336008）；国家重点研发计划资助项目（2021YFC1910400）；国家重点研发计划资助项目（2022YFD1601100）

    引用格式

    陈冠益， 田禹， 汤琳， 等. AI驱动有机固废能源环境研究：技术融合与未来展望[J]. 能源环境保护， 2026， 40（2）： 1−18.
    CHEN Guanyi， TIAN Yu， TANG Lin， et al. Artificial Intelligence-Driven Research on Organic Solid Waste in Energy and Environment: Technological Integration and Future Prospects[J]. Energy Environmental Protection， 2026， 40（2）： 1− 18.

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