技术摘要：
本发明提供了一种木质纤维低共熔溶剂预处理机理的分析方法。采用大数据多变量分析方法揭示低共熔溶剂预处理系统关键变量之间存在的深层次内在联系。采用多元回归分析法、主成分分析法、偏最小二乘法、聚类分析法、因子分析法、贝叶斯分析等方法，对低共熔溶剂的物化性 全部
背景技术：
随着能源需求的显着增长，可再生能源，尤其是生物质能源的开发，一直备受关 注。生物燃料，例如生物乙醇，成为最有前途的替代不可再生的化石能源的可再生燃料。从 环境保护和可持续发展的角度，基于木质纤维素的生物燃料被认为是未来重要能源。木质 纤维素生物质转化中生物燃料的生产过程可以概括为以下步骤：预处理、酶促水解、发酵和 纯化。其中，预处理是必不可少的环节，可以降低生物质的顽固性，打破木质素和碳水化合 物之间的链接并增加纤维素的酶可及性。因此，建立绿色高效的木质纤维预处理方法迫在 眉睫。 目前，基于新型绿色溶剂的低共熔溶剂预处理成为研究热点。低共熔溶剂是由氢 键受体和氢键供体按照一定配比组成的低温共熔溶剂。低共熔溶剂在木质纤维预处理领域 展示出良好效果，其具有诸多显著优点，如低熔点、低成本、易合成、可生物降解、易回收等。 但是，由于新兴的低共熔溶剂预处理仍处于早期研究阶段，低共熔溶剂预处理的机理仍不 清楚，预处理过程中各变量之间的关系不明确，严重制约了低共熔溶剂在预处理方面的应 用。 由于低共熔溶剂的制备受到氢键供体氢键受体不同组分及其两种组分比例的双 重影响，可制备成千上万种不同的低共熔溶剂，但是并非所有的低共熔溶剂都适用于木质 纤维素预处理领域。研究低共熔溶剂和预处理效果的关系至关重要。低共熔溶剂的最终特 性受到各组分的综合影响。此外，低共熔溶剂预处理是一个具有诸多变量的复杂系统，例如 低共熔溶剂物化性质变量、预处理反应条件变量和预处理效果变量等。因此，全面分析整个 过程中不同变量之间的内在联系可揭示低共熔溶剂预处理的机理。综上，有必要进行多变 量分析方法以进一步了解相互作用低共熔溶剂预处理中关键参数之间的作用机理系统。到 目前为止，低共熔溶剂预处理领域基于变量间关系分析的机理研究暂未见报道。通过交互 作用的多变量数据来分析预处理反应机理是亟待解决的问题。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明提供木质纤维低共熔溶剂预处理机理的分析方法，是 可用于发现低共熔溶剂预处理作用机制的普适性研究策略；本方法采用多变量分析技术确 定体系多变量之间的相关性，该方法简单易操作，揭示低共熔溶剂预处理机理，为开展更为 广泛的低共熔溶剂预处理机理基础研究提供技术支持。 为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下： 1)采集低共熔溶剂的各项物化性质相关参数，记为数据集D1； 优选的，所述低共熔溶剂为二元或者三元低共熔溶剂。 3 CN 111576071 A 说 明 书 2/3 页 更优选的，所述二元或三元低共熔溶剂的氢键受体为基于氯化胆碱或者甜菜碱。 进一步优选的，所述的二元或三元低共熔溶剂的氢键供体为酸、醇、胺、多糖等。 2)采集低共熔溶剂预处理所用木质纤维原料的特性相关参数，记为数据集 D2。 优选的，所述木质纤维原料为农业、林业、和食品加工业的木质纤维素类生物质废 弃物。 3)采集低共熔溶剂预处理反应条件相关参数，记为数据集D3。 优选的，所述反应条件为对木质素、纤维素、半纤维素具有显著影响的反应温度、 反应时间、反应剧烈程度、固液比等关键反应条件参数。 更优选的，所述的反应条件中的反应温度范围为50℃-220℃；反应时间范围为 20min-1200min；固液比范围为1:1-1:80。 4)采集低共熔溶剂预处理后木质纤维的特性相关参数，记为数据集D4。 优选的，所述相关参数为木质素、纤维素、半纤维素相关的预处理后木质纤维参 数。 5)采集低共熔溶剂预处理效果相关参数，记为数据集D5。 优选的，所述相关参数为木质素、纤维素、半纤维素相关的预处理效果参数。 6)基于大数据分析，找出关键变量之间的内在因果关系，揭示低共熔溶剂预处理 机理。 优选的，所述的大数据分析为主成分分析、偏最小二乘法分析、聚类分析、贝叶斯 分析、人工神经网络分析、智能反演等。 本发明的有益效果在于： (1)采用大数据分析揭示了低共熔溶剂木质纤维预处理机理。 (2)根据多变量之间作用关系的剖析，可实现根据低共熔溶剂的物化性质和生物 质原料特性实现对低共熔溶剂预处理效果的精准预测。 (3)操作方法简单，具有普适性，能够指导基于低共熔溶剂预处理的生物质能源的 大规模生产。
本发明提供了一种木质纤维低共熔溶剂预处理机理的分析方法。采用大数据多变量分析方法揭示低共熔溶剂预处理系统关键变量之间存在的深层次内在联系。采用多元回归分析法、主成分分析法、偏最小二乘法、聚类分析法、因子分析法、贝叶斯分析等方法，对低共熔溶剂的物化性 全部
背景技术：
随着能源需求的显着增长，可再生能源，尤其是生物质能源的开发，一直备受关 注。生物燃料，例如生物乙醇，成为最有前途的替代不可再生的化石能源的可再生燃料。从 环境保护和可持续发展的角度，基于木质纤维素的生物燃料被认为是未来重要能源。木质 纤维素生物质转化中生物燃料的生产过程可以概括为以下步骤：预处理、酶促水解、发酵和 纯化。其中，预处理是必不可少的环节，可以降低生物质的顽固性，打破木质素和碳水化合 物之间的链接并增加纤维素的酶可及性。因此，建立绿色高效的木质纤维预处理方法迫在 眉睫。 目前，基于新型绿色溶剂的低共熔溶剂预处理成为研究热点。低共熔溶剂是由氢 键受体和氢键供体按照一定配比组成的低温共熔溶剂。低共熔溶剂在木质纤维预处理领域 展示出良好效果，其具有诸多显著优点，如低熔点、低成本、易合成、可生物降解、易回收等。 但是，由于新兴的低共熔溶剂预处理仍处于早期研究阶段，低共熔溶剂预处理的机理仍不 清楚，预处理过程中各变量之间的关系不明确，严重制约了低共熔溶剂在预处理方面的应 用。 由于低共熔溶剂的制备受到氢键供体氢键受体不同组分及其两种组分比例的双 重影响，可制备成千上万种不同的低共熔溶剂，但是并非所有的低共熔溶剂都适用于木质 纤维素预处理领域。研究低共熔溶剂和预处理效果的关系至关重要。低共熔溶剂的最终特 性受到各组分的综合影响。此外，低共熔溶剂预处理是一个具有诸多变量的复杂系统，例如 低共熔溶剂物化性质变量、预处理反应条件变量和预处理效果变量等。因此，全面分析整个 过程中不同变量之间的内在联系可揭示低共熔溶剂预处理的机理。综上，有必要进行多变 量分析方法以进一步了解相互作用低共熔溶剂预处理中关键参数之间的作用机理系统。到 目前为止，低共熔溶剂预处理领域基于变量间关系分析的机理研究暂未见报道。通过交互 作用的多变量数据来分析预处理反应机理是亟待解决的问题。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明提供木质纤维低共熔溶剂预处理机理的分析方法，是 可用于发现低共熔溶剂预处理作用机制的普适性研究策略；本方法采用多变量分析技术确 定体系多变量之间的相关性，该方法简单易操作，揭示低共熔溶剂预处理机理，为开展更为 广泛的低共熔溶剂预处理机理基础研究提供技术支持。 为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下： 1)采集低共熔溶剂的各项物化性质相关参数，记为数据集D1； 优选的，所述低共熔溶剂为二元或者三元低共熔溶剂。 3 CN 111576071 A 说 明 书 2/3 页 更优选的，所述二元或三元低共熔溶剂的氢键受体为基于氯化胆碱或者甜菜碱。 进一步优选的，所述的二元或三元低共熔溶剂的氢键供体为酸、醇、胺、多糖等。 2)采集低共熔溶剂预处理所用木质纤维原料的特性相关参数，记为数据集 D2。 优选的，所述木质纤维原料为农业、林业、和食品加工业的木质纤维素类生物质废 弃物。 3)采集低共熔溶剂预处理反应条件相关参数，记为数据集D3。 优选的，所述反应条件为对木质素、纤维素、半纤维素具有显著影响的反应温度、 反应时间、反应剧烈程度、固液比等关键反应条件参数。 更优选的，所述的反应条件中的反应温度范围为50℃-220℃；反应时间范围为 20min-1200min；固液比范围为1:1-1:80。 4)采集低共熔溶剂预处理后木质纤维的特性相关参数，记为数据集D4。 优选的，所述相关参数为木质素、纤维素、半纤维素相关的预处理后木质纤维参 数。 5)采集低共熔溶剂预处理效果相关参数，记为数据集D5。 优选的，所述相关参数为木质素、纤维素、半纤维素相关的预处理效果参数。 6)基于大数据分析，找出关键变量之间的内在因果关系，揭示低共熔溶剂预处理 机理。 优选的，所述的大数据分析为主成分分析、偏最小二乘法分析、聚类分析、贝叶斯 分析、人工神经网络分析、智能反演等。 本发明的有益效果在于： (1)采用大数据分析揭示了低共熔溶剂木质纤维预处理机理。 (2)根据多变量之间作用关系的剖析，可实现根据低共熔溶剂的物化性质和生物 质原料特性实现对低共熔溶剂预处理效果的精准预测。 (3)操作方法简单，具有普适性，能够指导基于低共熔溶剂预处理的生物质能源的 大规模生产。
