未来时期,化石燃料尤其煤的燃烧,仍可能继续成为热力系统和电力系统的重要组成部分。然而,全球生态环境因为化石燃料的燃烧而遭到严重的破坏,煤的清洁利用以及可持续利用变得日益紧要。生物质压缩成型技术解决了生物质松散、运输和贮存不方便等问题,可替代煤炭用于工农业生产和居民生活领域。生物质型煤(Biomass Compound Coal简称BCC)将煤和生物质能源同时混合利用,作为一种过渡能源得到了快速发展,它兼顾了煤和生物质燃料的优点,具有易着火、烟量少、燃烧速度快、灰分少和升温快等特点,通过添加脱硫剂,还能抑制亚硫酸气体的生成,成为一种清洁煤炭技术。相关研究实验表明,生物质型煤的热值要稍高于煤和生物质发热量的简单代数加和。因此,生物质型煤是一种发展前景可观的替代能源。本文研究目的主要是寻找一种合适的压缩成型工况,在该工况下,生物质型煤的性能指标(热值、抗压强度、挥发分、固硫率等)能够达到一个较为理想的状态,为高品质生物质型煤的实际生产提供理论指导。在查阅大量国内外相关文献资料基础上,确定了影响生物质型煤性能指标的主要因素,建立了牛粪、木屑、稻壳分别与煤混合压缩成型过程的最小二乘支持向量机模型,并将遗传算法嵌入到最小二乘支持向量机中实现了模型参数的优化,并验证了模型的可行性和有效性。通过计算,所建模型均能有效地模拟三种生物质型煤压缩成型过程的实际特性。基于所建模型,拟合了三种型煤压缩成型工况多目标优化函数模型,应用并列遗传算法进行了成型过程的优化,得到Pareto最优解集。参照蜂窝煤国家标准和固体生物质成型燃料标准,探索性初步提出生物质型煤工程指标参考范围。依据该参考范围和相关选取条件,进一步从Pareto最优解集中选出有效解子集,其中每组解均为非劣最优解,工程实际生产过程中,可依据不同工况选取子集中适合的有效解,保证型煤品质性能均能达到最佳。