本研究针对煤气流化过程模拟的复杂性，开发了集成TPOT自动建模、SHAP可解释性分析和Monte Carlo优化的机器学习框架。通过随机森林回归(RFR)模型实现了合成气流量(R2 =0.99)和甲烷含量的高精度预测，结合工业数据揭示了氧气流量与温度的关键影响，为煤气化工业 ...