综述：木质纤维素与藻类生物质热解动力学分析策略探索

（编辑推荐）本综述系统梳理了木质纤维素和藻类生物质热解动力学研究进展，聚焦热重分析（TGA）、动力学三重态（活化能/反应模型/指前因子）计算方法革新，探讨人工智能（如人工神经网络）在复杂多组分体系建模中的应用，为生物能源技术开发提供方法论支持。

　　

Abstract
生物质热解作为碳中性能源技术的关键环节，其动力学分析面临木质纤维素和藻类原料的复杂特性挑战。热重分析（TGA）技术结合新型预处理方法，为揭示两类生物质差异化的热分解行为提供了实验基础。

动力学三重态计算革新
传统等转化法（如Kissinger、Flynn-Wall-Ozawa）在处理多组分共热解时存在局限，新兴分布式活化能模型（DAEM）和机器学习优化算法显著提升了活化能（E_a）、反应级数（n）和指前因子（A）的测算精度。研究显示，藻类生物质因蛋白质/脂质含量高，其E_a分布范围（80-250 kJ/mol）较木质纤维素（120-300 kJ/mol）更宽。

人工智能赋能建模
人工神经网络（ANN）通过特征提取成功预测了复杂热解路径，其中长短期记忆网络（LSTM）对藻类三阶段热解（脱水/主分解/炭化）的拟合优度（R²>0.98）超越传统模型。不过，数据量不足仍是ANN泛化能力的瓶颈。

方法论展望
建议整合原位表征（如Py-GC/MS）与多尺度建模，同时建立标准化生物质数据库以支撑机器学习应用。这些进展将加速生物精炼工艺的工业化进程。

（注：全文严格基于原文实验数据和结论缩编，未新增观点或数据）