传统的煤炭直接利用方式不仅未能高效利用煤中的化学能,还对生态环境造成了严重的污染。中低阶煤在煤炭资源中储量丰富,其挥发分和氢碳比高,易于转化,可采用低温热解技术获得较多的焦油和煤气产品。但煤低温热解过程机理复杂,产物分布不确定、产物中重质组分含量高。生物质作为一种可再生、分布广、种类多的富氢物质,有着巨大的利用潜能。本文采用添加生物质的方法,考察生物质不同配比对中低阶煤低温热解产物分布和热解焦油组分的影响,并结合电子顺磁共振波谱,从热解产物的自由基变化趋势,研究生物质对煤低温热解过程的影响机理。最后采用BP神经网络工具箱,建立预测煤与生物质热解产物的模型。研究表明：结合煤与生物质单独热重分析和管式炉低温共热解,由于煤与生物质热解温度区间不重合且生物质作为供氢物质,生物质的添加对中低阶煤低温热解过程产生一定的作用,对热解产物的分布和自由基含量、焦油的组分和品质均产生影响。随生物质掺混比例的增加,两种煤的热解焦油组分中酚类化合物含量分别提高了7.31%和18.36%,高附加值产品得到一定富集；当稻壳配比达到25%时,相比较原煤,两种煤热解焦油的自由基浓度分别降低了72.30%和66.12%,说明生物质与焦油中自由基发生反应,并结合焦油轻质组分含量变化,发现焦油品质与其自由基含量存在一定关系。两种煤热解焦油在空气气氛下保存,由于其自由基会与空气中氧发生自由基连锁反应,导致焦油自由基浓度随保存时间而持续增加,最大增幅分别为317.09%和249.22%,焦油开始变质。建立的以煤与生物质质量配比、样品工业分析和碳氢比(C/H)为输入特征量,以煤与生物质共热解产物得率为目标参数的BP神经网络模型,具有良好的预测性,其预测值与实验值间的相对平均误差在3.5%左右。