综述：木质纤维素生物质增值预处理技术促进可持续生物精炼：全面见解与进展

本综述系统探讨了木质纤维素生物质（LCB）预处理技术的最新进展，重点分析了离子液体（ILs）和低共熔溶剂（DES）等新兴技术的化学机制与工业挑战，同时整合了技术经济分析（TEA）及人工智能（AI）与机器学习（ML）在优化生物精炼过程中的应用前景，为开发经济可持续的LCB生物精炼路线提供了深刻见解。

　　

Abstract

木质纤维素生物质（LCB）作为生产燃料和其他产品的可持续原料，因其顽固结构使生物转化面临挑战。预处理技术能有效将LCB分馏为组成聚合物（纤维素、半纤维素和木质素），进而转化为燃料和工业产品。然而，传统预处理方法（物理、物理化学、化学和生物）无法高效分馏LCB或难以实现工业化应用。本综述不仅讨论传统预处理策略，还重点介绍了新兴预处理技术（如离子液体和低共熔溶剂）的化学机制与工业挑战，并整合技术经济分析（TEA）评估其工业可行性，以及利用人工智能（AI）和机器学习（ML）等计算工具开发可持续经济的LCB生物精炼策略。

Introduction

全球能源危机因人口增长和不可再生化石燃料枯竭而加剧，化石燃料燃烧导致的温室气体是全球变暖的主因。目前全球化石能源占总能源供应（TES）的80%，其中石油占30%、煤炭27%、天然气24%。向清洁可再生能源转型对缓解气候变化和实现联合国可持续发展目标至关重要。生物燃料占交通运输领域可再生能源的93%，其余为可再生电力。木质纤维素生物质（LCB）作为可再生能源和化学品的可持续替代品，包括农业残余物（甘蔗渣、稻秆、玉米芯等）、专用能源作物（柳枝稷、芒草等）、城市有机固体废物和工业废物（木材、纸浆等）。

LCB的顽固性使生物转化过程困难且成本高昂。木质素保护纤维素和半纤维素免受降解，其存在降低了酶和微生物对碳水化合物的可及性，木质素-碳水化合物复合物（LCC）结构导致低生物转化效率。多年来，研究重点开发生物精炼概念，将LCB转化为生物基化学品和高附加值产品，但仍需解决关键瓶颈：缺乏成本效益高的预处理技术、LCB主要组分的转化及不稳定的 biomass 供应。

理想的预处理方法应低成本、适应多种底物、最大化回收纤维素和半纤维素、最小化抑制剂生成，并衔接下游过程。近年来，物理、化学、物理化学和生物预处理方法被广泛研究，集成方法（尤其化学与生物结合）因减少处理时间、降低抑制剂形成和化学消耗而受关注。

本综述提供现有LCB预处理技术的全面比较与批判性分析，深入探讨前沿方法（如离子液体、低共熔溶剂和混合技术），评估其经济可行性 via TEA，并强调AI和ML在预处理技术中的集成应用。

Lignocellulosic biomass and composition

LCB是富含能量的生物聚合物，结构因植物物种而异，年积累量大，来自农业、林业、城市残余物等活动。能源作物包括专用作物（如芒草、柳枝稷和象草），作为现代可再生LCB资源。

LCB主要由纤维素（30–50%）、半纤维素（20–35%）和木质素（15–30%）组成，还包括少量提取物和灰分。纤维素是线性葡萄糖聚合物，通过β-1,4-糖苷键连接，形成晶体结构；半纤维素是异质多糖，含木糖、甘露糖等；木质素是复杂芳香聚合物，由苯丙烷单元构成，提供结构刚性。组成变异影响预处理策略选择。

Pretreatment of lignocellulose biomass

预处理方法通过机械、化学和微生物途径破坏 biomass 结构，分离碳水化合物与木质素，提高酶可及性。 biomass 顽固性受结晶度、木质化程度、结构异质性和复杂性调控。

预处理按机制分类：

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  物理方法（机械粉碎、研磨）减少颗粒大小和结晶度，但能耗高。
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  化学方法（酸、碱、有机溶剂）有效溶解木质素和半纤维素，但可能生成抑制剂（如糠醛、弱酸）。
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  物理化学方法（蒸汽爆破、氨纤维爆破）结合物理和化学作用，提高可及性但需优化条件。
• •
  生物方法（真菌、酶）环保但速度慢。
  新兴方法如离子液体（ILs）和低共熔溶剂（DES）因高溶解性和可回收性显示潜力，ILs能有效分馏LCB组分，DES作为绿色溶剂成本较低。混合方法（如化学-生物集成）减少缺点，提升效率。

Impact of pretreatment on lignocellulosic biomass and analytical techniques for evaluation

预处理效果通过结构变化评估，常用技术包括傅里叶变换红外光谱（FTIR）、X射线衍射（XRD）和扫描电子显微镜（SEM）。XRD通过比较主峰强度与最小强度比值测定结晶度指数（CrI），FTIR分析官能团变化，SEM观察形态改变。这些技术帮助理解预处理如何改变 biomass 特性，如增加表面积、减少结晶度、去除木质素。

Challenges in the pretreatment of lignocellulosic biomass

预处理是生物转化中最昂贵步骤，占总体成本显著比例。抑制剂（如糠醛、弱酸）损害酶效率和微生物发酵性能。不同方法有优缺点：物理方法能耗高，化学方法可能腐蚀设备，生物方法速度慢。工业规模应用需平衡效率、成本和环境 impact。表3总结了主要方法的 pros、cons 和应用场景，助益策略选择。

Lignocellulosic biomass derived products

LCB不仅用于乙醇生产，还用于其他有价值产品，如生物燃气、生物柴油、生物氢等 biofuels，平台化学品（糠醛、5-HMF、乙酰丙酸、琥珀酸、乳酸），生物聚合物（聚乳酸PLA、聚羟基烷酸酯PHAs）和营养品（木寡糖、木质素衍生多酚）。多数处于早期开发阶段，但显示巨大潜力。

Machine learning and artificial intelligence in pretreatment technologies

预处理过程受反应模式和条件影响，优化这些因素对最大化产物收率至关重要。数据驱动的机器学习（ML）模型能模拟复杂过程，发现隐藏模式和关联，传统数据分析方法难以应对。ML算法应用于生物精炼过程，包括 biomass 表征、组成分析、预处理优化和产物预测。人工智能（AI）工具如神经网络和遗传算法帮助设计高效预处理策略，减少实验 trial-and-error，加速工艺开发。

Technoeconomic analysis (TEA)

预处理目标是将LCB分馏为纤维素、半纤维素和木质素，不产生 unwanted 副产物，增强酶可及性，简化下游生物产物生产。预处理步骤是生物转化中最大开支，显著影响下游过程。为实现LCB生物精炼的经济可行性，TEA评估资本支出（CAPEX）、运营支出（OPEX）和整体盈利能力，考虑原料成本、能源消耗、化学品回收和产物价值。TEA帮助识别成本驱动因素和优化机会。

Conclusion and future prospective

预处理是木质纤维素生物精炼的基石，决定碳水化合物和木质素的可及性用于转化为 biofuels 和其他生物产品。传统方法有效但受限于抑制剂形成、能耗和工业可行性。新兴方法（如ILs、DES和混合策略）显示改进的 delignification 和糖回收，更低环境影响。未来研究应聚焦开发低成本、绿色预处理技术，整合AI和ML进行优化，并通过TEA确保经济可持续性。多学科合作将推动LCB生物精炼向商业化迈进。