综述：分子模拟与人工智能在生物能源和生物产品循环经济中的应用

这篇综述系统阐述了分子动力学（MD）模拟和机器学习（ML）如何推动循环生物经济的发展，重点聚焦于克服木质纤维素（lignocellulose）抗降解性、优化生物质预处理工艺（如纤维素/半纤维素/木质素分离）及生物基材料制造。通过量子力学（QM）与MD模拟提供分子机制解析，结合AI/ML模型加速生物燃料和生物材料的开发，为实现零废弃物、碳中和的循环经济提供技术路径。

　　

ABSTRACT

循环生物经济的核心目标是建立零废弃物、碳中和的可持续系统，而木质纤维素生物质是实现这一愿景的关键载体。其核心流程包括：通过生物质生长吸收CO₂，高效解构抗降解性木质纤维素为可溶性生物聚合物（纤维素、木质素、半纤维素），并进一步转化为高品质液体燃料、化学产品和生物基材料。然而，这一过程面临木质纤维素天然抗降解性（recalcitrance）和能源密集型制造工艺等挑战。

分子模拟与人工智能的协同作用

分子动力学（MD）模拟通过原子级建模揭示了木质纤维素解构的动力学机制，例如溶剂与生物质界面的相互作用、酶解效率的影响因素等。量子力学（QM）计算则补充了关键反应能垒和电子结构信息。这些模拟数据为机器学习（ML）模型提供了结构、能量和物理化学性质的训练集，从而加速筛选高效预处理溶剂（如离子液体）和工艺参数（温度、pH等）。

关键技术突破

1. 1.

   抗降解性克服：MD模拟揭示了木质素-碳水化合物复合体（LCCs）的空间阻碍效应，指导开发温和酸/碱预处理联合酶解的协同方案，使纤维素转化率提升40%。

2. 2.

   材料设计优化：通过ML模型预测生物基材料的机械性能（如拉伸模量），结合MD验证纤维素纳米纤维（CNF）的增强机制，缩短了材料研发周期。

未来展望

QM/MD与AI/ML的深度融合将推动生物质转化从“试错法”向“预测性设计”转变，例如通过生成式AI设计新型生物酶催化剂，或优化CO₂捕获材料。这一跨学科策略为循环经济提供了从分子尺度到工业应用的完整解决方案。