生物质作为一种可再生的清洁能源,其高效转化和洁净利用技术受到世界的关注。本文通过热重法分析不同纤维素含量、热解升温速率、样品粒径对生物质原样热解特性的影响规律；同时经水洗和酸洗两种脱灰方法预处理后的样品分别加入不同种类催化剂纯组分、不同比例催化剂纯组分以及不同配比的混合催化剂,分析生物质的催化热解特性。实验结果得出,纤维素含量越大,热解速率越大；反之,木质素含量越大热解速率越小；脱灰预处理在一定程度上阻碍了生物质的热解,尤其是酸洗脱灰对热解特性影响最大,表现为低温区热解速率减小,高温区明显增大,热解焦产率减小,而水洗后的样品在300℃附近出现肩状峰,即对生物质三组分结构上产生一些影响；添加金属盐对生物质的热解有很大的促进作用,其中添加不同比例K2CO3催化剂时,随着添加比例的增加热解速率呈现先增加再减小的趋势；添加不同配比K2CO3与白云石混合催化剂时,其比例为7：3时生物质热解速率最大,且终温热解焦产率最少,即混合后的催化剂表现了更好的催化活性。在动力学分析中,本文利用Malek法确定最概然机理函数,分析得出生物质热解过程需分为两个阶段分别建立动力学模型,近而最终求得较为合理的反应活化能及指前因子。利用Matlab软件建立了加入动量的BP神经网络预测模型,对活化能进行了有效预测,通过对比分析实验数据与神经模型预测数据,得到测试样本预测值相对于实验值偏差不超过1.23kJ·mol-1;相对误差也都保持在±4.35%以内。结果表明建立的神经网络具有较好的预测效果。