木质素解聚的智能优化与敏感性分析：基于贝叶斯学习方法的工艺与催化剂设计

《Journal of Environmental Chemical Engineering》：Smart Optimization and Sensitivity Analysis of Lignin Depolymerization: Bayesian Learning Approach to Process and Catalyst Design

柳杉木素在镍-钌双金属催化剂作用下，通过贝叶斯优化（BO）和全局敏感性分析（GSA）实现解聚反应参数优化，获得79.08%肉桂酚最高产率，最佳条件为反应时间1.87h、温度551K、溶剂配比及催化剂负载量。

　　在当今全球能源生产和化学品制造过程中，化石燃料仍然占据主导地位，但它们是温室气体排放的主要来源，导致气候变化和自然资源的枯竭。随着对可持续发展和绿色化学的需求日益增长，木质纤维素生物质因其能够可持续地生产多种生物燃料和化学品，逐渐成为替代化石燃料的重要选择。其中，木质素作为木质纤维素生物质的重要组成部分，因其丰富的结构和潜在的高附加值特性，被认为是一个极具前景的来源。本研究首次尝试通过优化木质素解聚过程，以最大化愈创木酚的产量，从而推动其在生物燃料和化学品生产中的应用。研究采用了基于高斯过程回归器（GPR）的贝叶斯优化（BO）方法，通过γ-氧化铝负载的镍（Ni）和钌（Ru）双金属催化剂，实现了反应条件和催化剂组成参数的同步优化，并且在实验次数大幅减少的情况下取得了良好的结果。

传统的实验设计方法（如设计实验法DoE）通常需要大量的实验运行，才能获得足够的数据进行分析。然而，贝叶斯优化能够通过更高效地安排实验，显著降低实验工作量。例如，与全因子设计相比，贝叶斯优化仅需20次实验，就能将实验工作量减少99%；与田口方法相比，减少72%。这种优化策略不仅加快了发现过程，还为可持续能源和化学品生产提供了一条可行路径。在本研究中，通过优化的条件，实现了高达79.08%的愈创木酚产量，实验时间控制在1.87小时，反应温度为551K，木质素与溶剂的比例为0.0178（重量/体积），异丙醇与水的比例为1.395（体积/体积），催化剂与木质素的比例为0.093（重量/重量），其中钌含量为5.29重量百分比，总金属负载为19.34重量百分比。这些参数的优化表明，贝叶斯优化在处理复杂系统时具有显著优势。

研究进一步揭示了影响愈创木酚产量的关键因素。通过引入全球敏感性分析（GSA），结合贝叶斯优化中最优的GPR代理模型，研究人员能够深入理解反应条件和催化剂组成参数对愈创木酚产量变化的相对重要性。这种创新方法不仅有助于推进木质素的高值化利用过程，还为实现可持续能源和化学品生产提供了新的思路。在过去的文献中，尽管已有不少关于木质素转化的研究，但大多数仍依赖传统的实验设计方法，而贝叶斯优化则为减少实验次数、提高优化效率提供了一种全新的解决方案。

在本研究中，为了实现这一目标，首先采用贝叶斯优化方法，对五个关键反应参数（反应时间、反应温度、木质素与溶剂的比例、异丙醇与水的比例、催化剂与木质素的比例）进行优化。接着，通过另一组贝叶斯优化实验，对催化剂的两个关键参数（钌的重量百分比和总金属负载的重量百分比）进行进一步优化。在优化过程中，实验条件被设定为前一步骤的最优值，从而确保了反应的高效性和催化剂性能的最大化。此外，所研究的催化剂也通过多种表征技术进行了详细分析，包括比表面积（BET）、粉末X射线衍射（XRD）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）以及程序升温还原（H?-TPR）。这些表征结果不仅提供了催化剂结构和性能的详细信息，还为优化过程提供了理论依据。

研究发现，尽管Ru和Ni的负载量对催化剂性能有重要影响，但催化剂的比表面积并未与金属负载量呈现直接的正相关关系。相反，纯支持材料γ-氧化铝的比表面积高于含有Ru和Ni的催化剂。这表明，催化剂的性能不仅依赖于金属的种类和含量，还受到其在载体上的分布和相互作用的影响。因此，如何在不降低比表面积的前提下，提高催化剂的活性和选择性，成为本研究关注的重点。通过实验数据的分析和模型的优化，研究人员能够更精确地掌握不同参数对反应结果的影响，从而为后续的工业应用提供可靠的指导。

除了催化剂的优化，研究还关注了反应条件对愈创木酚产量的影响。通过贝叶斯优化方法，研究人员能够在较短时间内确定最佳的反应参数组合，从而显著提高实验效率。例如，在传统的实验设计方法中，为了获取足够的数据，往往需要进行多次重复实验，而贝叶斯优化则通过不断学习和更新模型，能够更快速地收敛到最优解。这种优化策略不仅适用于木质素解聚反应，还可推广至其他复杂的化学反应系统。因此，贝叶斯优化作为一种智能优化方法，为未来在绿色化学和可持续能源领域的研究提供了新的工具和思路。

此外，研究还探讨了贝叶斯优化在其他领域的应用。例如，在电池性能优化中，研究人员通过贝叶斯优化方法，对充电参数进行了系统优化，显著提高了电池的循环寿命。在生物基环氧树脂系统的优化中，贝叶斯优化被用于调整材料的机械和热性能，从而提高了其综合性能。在合成纳米材料的研究中，贝叶斯优化帮助研究人员找到了最优的纳米粒子组成，从而实现了特定的界面特性。在固态电解质的优化中，贝叶斯优化被用于调整金属成分，以提高锂离子的导电性能。这些案例表明，贝叶斯优化不仅在木质素解聚反应中表现出色，还在其他复杂系统中具有广泛的应用前景。

研究还强调了贝叶斯优化在处理高维参数空间时的优势。由于许多化学反应系统涉及多个参数，传统的实验设计方法往往难以在有限的实验次数内全面评估所有参数的影响。而贝叶斯优化能够通过动态调整实验点，逐步缩小参数范围，从而更高效地找到最优解。这种优化方法不仅减少了实验次数，还提高了实验的针对性和有效性。例如，在甲烷燃烧催化剂的优化研究中，研究人员仅通过18次实验，就找到了最佳的催化剂配方，显著提高了催化性能。这些结果表明，贝叶斯优化在处理复杂系统时，具有显著的效率优势。

在本研究中，贝叶斯优化不仅用于优化反应条件和催化剂组成，还结合了全球敏感性分析，以深入理解各个参数对愈创木酚产量的影响。通过构建高斯过程回归器代理模型，研究人员能够预测不同参数组合下的反应结果，并根据预测结果选择下一步实验点。这种方法不仅提高了实验效率，还增强了对优化结果的理解。全球敏感性分析能够帮助研究人员识别哪些参数对反应结果具有更大的影响，从而为后续的实验设计和参数调整提供指导。这种结合优化和敏感性分析的方法，为未来在绿色化学和可持续能源领域的研究提供了新的视角。

总的来说，本研究通过贝叶斯优化方法，成功实现了木质素解聚反应的高效优化，显著提高了愈创木酚的产量。研究结果表明，贝叶斯优化不仅能够减少实验次数，还能提高实验的效率和准确性。通过引入全球敏感性分析，研究人员能够更深入地理解各个参数对反应结果的影响，从而为后续的实验设计和工业应用提供可靠的数据支持。此外，研究还展示了贝叶斯优化在其他复杂系统中的广泛应用，为未来在化学工程、材料科学和环境科学等领域的研究提供了新的思路和方法。这种创新的优化策略不仅有助于推动木质素的高值化利用，还为实现可持续能源和化学品生产提供了重要的技术支撑。