深度强化学习在二氧化碳资源化利用教学中的应用研究

当前，气候变暖引发的环境危机与能源供需矛盾日益尖锐，二氧化碳资源化利用技术成为破局关键。高校承担着为该领域输送专业人才的重任，但在实际教学中，存在知识抽象难懂、实践教学受限、知识更新滞后等难题，深度强化学习具备模拟真实复杂环境、优化决策路径的特性，与二氧化碳资源化利用教学需求高度契合。探索其在教学中的应用，有望为教学创新和人才培养质量提升开辟新路径。

一、搭建沉浸式虚拟实验平台

将深度强化学习算法深度融入虚拟现实与增强现实技术体系，可构建出高度还原二氧化碳资源化利用真实场景的虚拟实验平台。该平台围绕工业生产、科研探索两大核心方向，打造出多类型实验场景模块。学生进入平台后，能自由切换至大型二氧化碳捕集工业园区、高校专业催化实验室、新型材料研发中试车间等场景，每个场景的设备构造、管线布局、操作界面均以实际工程和科研装置为蓝本进行数字化建模，确保操作逻辑与真实环境完全一致。

在实验操作环节，系统通过强化学习算法构建动态响应机制。以二氧化碳光催化转化实验为例，学生调整光源波长、催化剂配比、反应时间等参数后，系统会调用内置的反应热力学、动力学模型，结合材料性能数据库，实时模拟反应体系内的物质转化过程。不仅能以三维可视化形式呈现气泡生成、颜色变化等宏观现象，还可深入展示分子层面的电子转移、化学键断裂与重组过程。

二、规划个性化学习路径

依托教学全流程数据采集体系，构建起包含课堂互动数据、在线学习记录、虚拟实验操作日志等多源信息的学生学习行为数据库。借助深度强化学习算法，对这些数据进行时序关联分析与行为模式挖掘，建立起动态更新的学生学习能力模型，该模型不仅涵盖知识掌握程度、答题准确率等常规指标，还包含认知风格偏好、学习专注度变化、问题解决思维模式等隐性要素，能够精准刻画每个学生独特的学习特征与成长轨迹。

个性化学习路径规划采用“基础评估 - 动态调整 - 精准推送”的三层递进策略。在学习初始阶段，通过精心设计的前置测试，从基础知识储备、逻辑思维能力、实验操作认知等多个维度评估学生起点，据此推送定制化的基础学习包，包含动画演示、原理图解、基础习题等多样化学习资源。随着学习进程推进，系统持续跟踪学生在各学习环节的表现数据，依据知识掌握情况进行动态分层。

三、开展产学研协同教学

构建企业、科研机构、高校三方深度融合的协同育人网络，将行业一线的实际项目与科研前沿成果转化为优质教学资源。合作企业提供二氧化碳捕集工程运行优化、生物转化工艺改进等实际生产项目的全流程数据，包括不同工况下的设备运行参数波动记录、典型故障案例分析、成本效益核算报告等；科研机构分享新型纳米催化剂研发、高性能分离膜材料制备等前沿研究成果，涵盖实验设计方案、原始数据记录、技术瓶颈突破过程等详细资料。

在教学实施过程中，采用“双师双课堂”教学模式。企业工程师通过远程直播、现场授课等方式，展示实际生产流程中的关键工艺控制要点、质量检测方法与设备维护经验；科研人员在线分享最新研究动态、技术创新思路以及科研过程中的探索与尝试。学生在虚拟环境中承接实际项目任务，如对某燃煤电厂二氧化碳捕集系统进行能效优化设计。

四、建立智能评估与反馈机制

基于深度强化学习技术开发的智能评估系统，构建起知识掌握、实践能力、思维发展三位一体的综合评价体系。在虚拟实验评估方面，系统运用计算机视觉技术对学生实验操作过程进行全程监控与分析，结合专家知识库判断操作步骤的规范性、准确性；通过自然语言处理技术解析学生实验日志、问题讨论记录，评估问题分析的深度、解决方案的合理性；对于具有创新性的实验设计与操作方法，设置专项加分机制，鼓励学生探索性学习。

理论学习评估采用过程性与结果性相结合的评价方式。系统详细记录学生在线学习过程中的视频观看时长、重点内容标记、笔记记录情况等行为数据，分析知识获取效率与学习专注度；在答题环节，不仅关注答案正确率，更追踪解题思路的连贯性、知识运用的灵活性，通过语义相似度分析与专家答案库比对，结合逻辑结构评分，实现对主观题的客观精准评价。同时，利用深度强化学习算法对大量答题数据进行分析，识别学生在不同知识模块的掌握情况与思维误区。

评估结果通过多模态反馈系统进行精准推送。学生收到的评估报告包含知识掌握雷达图、能力发展趋势曲线、薄弱环节诊断书等可视化内容，针对每个问题匹配相应的学习资源链接，如知识点微课视频、强化练习题组、虚拟仿真训练项目等，帮助学生明确改进方向并提供学习支持。教师端则生成班级学情分析报告，从知识漏洞分布、学习困难群体特征、教学效果反馈等角度进行数据分析，为教学策略调整、教学内容优化、个性化辅导安排提供科学依据，实现教学过程的双向优化与持续改进。

结束语：

深度强化学习融入二氧化碳资源化利用教学，扭转传统教学知识抽象难理解、实践教学难开展的困境。以构建拟真虚拟实验环境还原生产科研场景，依学生特质定制动态学习路线，联合企业科研机构打造协同育人模式，搭建智能评估反馈体系把控学习质量，多举措协同提升教学实效，为行业培育应用型人才。

参考文献：

[1] 陈天生 , 冯浩阳 , 袁园 , 周源 , 王俊豪 , 查雨霆 , 翟厚忠 , 孟玉凯 . 基于深度学习的超临界二氧化碳临界流模型研究 [J]. 核科学与技术 ,2024,12(1):19-26.

[2] 李伟卿 , 张东旭 , 赵民富 . 超临界 CO2 临界流稳态试验研究及模型验证 [J]. 原子能科学技术 ,2022,56(8):1593-1598.

李会一（1990.12），女 汉族 辽宁 ，博士，讲师，从事碳捕集转化，污染物控制等方向研究。