厌氧消化过程的复杂性给沼气产量的提高带来了不确定性，如何提高沼气生产的经济效益，是沼气能源是否能达到规模化和产业化应用的关键所在。本技术通过融合多种AI技术针对沼气工程产气量提升措施进行针对性设计并进行软件开发，通过调控沼气工程操作参数、定制高性能生物炭材料以及添加核心微生物菌剂可提高沼气工程产气量，解决厌氧消化产气过程中的“卡脖子”难题。本系统中的模型和软件内置大量真实的工厂和实验室数据，具有持续精准预测潜力和优异的拓展能力，能够精准探索厌氧消化沼气生产中的内在机制和宏微观交互联系，兼具优异的实用性和可信度于一体，有效扩大AI沼气工程联合运行与优化控制关键技术的应用范围。操作或研究人员可通过本项目相关技术，了解工程整体运行状况及每天运行情况，以判断并进行针对性调控。
图1 三项AI+沼气工程子技术摘要图
人工智能在助力沼气工程智慧化运行和指导展现出极大的潜力，其可能通过人工智能预测、优化建立多体系评估和优化系统，针对工厂和实验室给出多层次融合优化策略，进而提升产气的同时助力国家双碳政策的实施。
近年来，我国环保产业得到了快速发展，厌氧消化技术在有机废弃物处理、污泥减量化等方面得到了广泛应用。而人工智能在过去几十年中经历了飞速的发展。当前，人工智能已经深入到各个行业，成为许多企业的核心竞争力。2022年全球人工智能IT总投资规模为1,288亿美元，2027年预计增至4236亿美元，五年复合增长率（CAGR）约为26.9%。因此，将厌氧消化与人工智能相结合，打造一种AI沼气工程联合运行与优化控制关键技术，利用人工智能高效探究并储备厌氧消化深度机理和专业知识，为厌氧消化沼气工程自动设计并优化一种最优的工艺路线，同时提高厌氧消化的废弃物处理效率、优化厌氧消化产气性能、提供厌氧消化优化方案，响应国家双碳政策和全球环境主题，促进可持续发展。
成果由中国石油大学（北京）单独持有，已为某工厂产量预测和指导优化进行案例实现，目前基于此开发的软件正在成果转化中。
合作开发、技术服务和咨询、技术转让、技术许可。
李叶青，副教授，博导，主要从事生物质和有机废弃物资源化方面的基础与应用研究，目前研究包括：有机无机复合产能源、直接种间电子传递、Power-to-X，CO2生物甲烷化、机器学习、沼气高值化（制氢、甲醇）、厌氧促进剂开发等。
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