生物炭是强化厌氧消化的关键材料，然而受限于“制备条件−理化特征−微生物−产甲烷”之间的复杂关系，且现有研究多忽略微生物这一关键要素，其定向优化仍面临挑战。为此，针对以高粱秸秆为主的厌氧消化过程，构建了一种基于分层数据驱动的机器学习模型（HDML），旨在实现从特征解析到生物炭定向制备的精准指导。通过梯度提升回归（GBR）算法，对258组文献数据与自有实验数据（占比34.8%）进行深度挖掘。首先，在输入层确定粒径（PS）与比表面积（SSA）为影响甲烷产量的主要物理特征，并据此筛选出具有较高产甲烷潜力的生物炭类型（C1）。为进一步提升模型预测准确性，通过特征重要性分析，引入了与产甲烷路径相关较强的核心微生物——甲烷菌属Methanoculleus和候选菌群Candidatus_Caldatribacterium的相对丰度，作为过程层变量，对模型进行迭代优化。优化后的模型性能得到提升，均方根误差（RMSE）由原来的73.21降低至36.19，决定系数（R²）由0.85提升至0.87，进而确定更优的生物炭制备条件：热解温度650 ℃、升温速率15 ℃/min（标记为T650）。实验验证显示，T650制备的生物炭体系在输出层，即甲烷产量较空白对照组（无生物炭）提升了51%，较第一阶段未包含过程层优化的C1组进一步提升18.9%。此外，体系展现出更优的pH缓冲能力与挥发性脂肪酸（VFAs）分解效率，主要归因于最佳粒径与高比表面积共同优化的孔隙结构，有效增强了系统对抑制物的缓冲吸附能力，同时促进了功能微生物间的直接种间电子传递（DIET）。综上所述，HDML有效解析了“制备条件−理化特征−微生物−产甲烷”间的复杂关系，为生物炭的智能化设计与定向制备提供了创新范式。