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本发明公开了一种生物质热解与土壤热脱附一体化设备，包括预处理下料漏斗、导料机构、细化组件、接料漏斗、旋转式热处理器和气体喷淋组件，预处理下料漏斗包括底座和对称固定于底座上的两组支撑柱，两组支撑柱的上端连接有漏斗本体，漏斗本体的顶部两侧呈倾斜状固定有两组叶片，两组叶片的下方均设置有碎料辊，碎料辊的一端设置有电机一，电机一的动力输出端与碎料辊相连接，导料机构呈倾斜状设置于漏斗本体的下端，导料机构包括导料斜板和安装于导料斜板上的输送机，细化组件安装于导料斜板的中部。本发明所设计的生物质与土壤热处理一体化设备可以实现对生物质或土壤的碎化、输送、旋转式热处理外导、气体降尘分离以及硬化原料碎化处理。

本发明提供一种生物质热解油、生物质和煤共热解油中含水率的测定方法，包括：S1、称量出待测热解油的质量，其中待测热解油为生物质热解油或者生物质和煤的共热解油；S2、将苯类化合物和待测热解油进行混合，获得混合液，对混合液进行分馏，收集混合液中的水相；S3、向收集的水相中加入萃取剂，并在0～15℃下进行萃取；其中萃取剂是三氯甲烷、乙酸丁酯和正己烷按照体积比(4～5)：(3～4)：(2～3)混合配制而成；S4、分离出萃取后的水层，并测量出水层的质量，根据待测热解油的质量和水层的质量，计算出待测热解油的含水率。能够准确测定出生物质油中的含水率。

本发明公开了一种基于机器学习的生物质热解效率预测方法、设备及存储介质，方法包括：获取数据集，数据集包括生物质材料及实验条件描述符数据集、多种类生物质表征描述符数据集；对数据集进行清洗和补全缺失值得到归一化后的生物质材料及实验条件描述符数据集；对归一化后的生物质材料及实验条件描述符数据集进行数据描述符筛选，确定生物质热解效率数据集；利用所述生物质热解效率数据集对生物质热解效率模型进行构建、评估，得到训练好的生物质热解效率模型；利用所述训练好的生物质热解效率模型对目标生物质热解效率进行预测，得到目标生物质热解效率预测结果。本发明解决了生物质数据缺失问题对建模的影响，建立的模型有较高的准确度。