一、结论
本文在对生物质压缩成型过程机理，以及国内外现状深入研究的基础上，深入地探讨了生物质压缩成型过程中的几个关键问题。主要工作有：
1．阐述了生物质压缩成型过程的原理、压缩成型技术和压缩成型机技术以及现有生物质成型技术存在的问题。生物质成型燃料的评价指标及主要影响因素、成型燃料指标对生物质气化性能品质的影响，国内外关于生物质压缩成型过程的研究现状。
2．基于最小二乘支持向量机建立了生物质锯末压缩成型过程的模型，并拟合了成型过程主要性能指标与可调整输入量间的优化目标函数，依据实验数据对模型和优化目标函数进行了计算验证。结果表明，拟合性能要优于神经网络模型，模型的预测值都能够较好的模拟相应过程的实验值。
3．通过寻优计算得到了当锯末压缩成型过程主要性能指标成型密度、压缩比为最大值时，可调整输入量压力和含水率的优化目标值，与实验最大值基本相符。
二、需进一步研究问题和展望
由于生物质压缩成型技术的研究在国内处于起步阶段，同时由于时间和实验条件等各项因素的限制，本文只是做了一些初步的研究工作，虽然研究取得了一些结果，但是还存在一些不足和尚需进一步完善解决的问题。
生物质压缩成型过程是生物质气化过程的重要组成部分，成型燃料性能的优劣直接影响到气化气的性能指标。由于生物质的压缩过程包含的反应较多，催化气化过程更是复杂，所以从机理方面进行建模与参数优化相当困难。造成了我国现在在制作成型燃料过程中存在着成型机寿命短，耗电量大、成型效果还不是很好等问题。另外，制作合适大小的颗粒，选择合适种类及配比的催化剂来使气化效果达到最佳的问题也需要通过对模型的参数优化来解决。而神经网络、支持向量机等智能方法已经在其他工程过程（电力行业）的建模与参数优化得到了较好的应用，因此有必要继续尝试应用智能方法对生物质压缩和气化过程建模与参数优化。例如借助计算机，建立一套模拟程序，对成型过程中压力、位移、速度和密度等变量之间动态相互影响关系的研究。使整个系统处于最佳状态。而本文做了生物质压缩成型过程建模和优化的研究，初步建立了生物质锯末的压缩成型过程模型，探讨了成型过程的优化，由于实验数据和实验手段的限制，研究还不够深入和全面，需要进一步研究。另外，像降低制作能耗、使成型后的生物质燃料不松散、能长期存放等问题也可以考虑使用计算机来模拟研究。
秸秆成型技术是减少秸秆荒烧现象的有效途径之一，同时也给目前城镇中2T以下锅炉的能源问题及生物质气化提供了清洁能源。如果政府再出台有关法律或优惠政策，该技术将会变成一项很有前途的产业。
建议本学科继续组织力量对上述问题开展研究。
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