红外光谱结合机器学习预测纤维素I型结晶度的创新方法研究

本研究创新性地将红外光谱(IR)与机器学习(ML)技术相结合，建立了一种快速准确的纤维素I型结晶度指数(CrI)预测方法。通过微晶纤维素(MCC)作为结晶标准，球磨MCC、木聚糖和木质素作为无定形参照，制备CrI范围0.0%-82.2%的混合样品。采用随机森林(RF)进行特征选择确定1400-900 cm-1关键谱区，多层感知器(MLP)模型预测性能最优(R2=0.959)，显著优于传统PLS回归等方法，为纤维素材料表征提供了新范式。

　　

Highlight亮点方法

本研究首次将机器学习模型应用于红外光谱数据来评估纤维素材料的结晶度。通过特征贡献分析增强模型可解释性，并成功应用于木浆、微晶纤维素和纤维素纳米材料等多种样品，为纤维素科学领域的研究者提供了新的材料表征视角。

Chemicals化学试剂

除特殊说明外，所有化学试剂均购自Sigma-Aldrich公司（美国密苏里州圣路易斯市）。

Cellulose mixture samples纤维素混合样品

采用平均粒径50 μm的微晶纤维素(MCC)作为结晶标准，球磨纤维素、木聚糖和木质素粉末作为无定形参照。球磨样品通过行星式球磨机（德国FRITSCH公司Pulverisette 5型）使用氧化锆球在氮气保护下制备。

Ball-milled cellulose球磨纤维素

当前纤维素结晶度指数(CrI)主要用于定性或半定量表征样品中结晶与无定形组分的相对比例。实现完全定量的CrI仍是重要目标，但需遵循定量分析的基本原则（Agarwal等，2010）。主要挑战在于...

Conclusions结论

以MCC为结晶标准，球磨MCC、木聚糖和木质素为无定形标准，制备了结晶度0.0%-82.2%的系列样品。通过随机森林(RF)模型的MDI特征重要性分析，确定1400-900 cm^-1为关键光谱区域...