双催化剂协同催化纤维二糖/纤维素高效转化为5-羟甲基糠醛的创新研究

【编辑推荐】本综述系统解析超临界水气化(SCWG)技术将生物质转化为富氢合成气(H2/CO)的全路径，涵盖生物质组分(纤维素/木质素)降解机制、反应器设计(流化床/连续式)、催化剂(均相KOH/异相Ni-Ru)优化及机器学习(ANN/SVM)预测模型，为可再生能源开发提供关键技术支撑。

　　

亮点与结论

生物质组成与分解

生物质作为非化石生物源材料，包含纤维素、木质素等有机组分，在超临界水(SCW)中通过水解、脱羧等反应路径分解为H₂、CO₂等合成气。表1-2详列各类生物质特性，其中半纤维素促进产气，而木质素因抗分解性抑制反应效率。

操作参数影响

温度(350-450°C)、压力(22.1MPa以上)和停留时间显著调控合成气组成。高温提升碳气化效率(CGE)，但需平衡设备成本。机器学习模型可预测最优参数组合，降低实验试错成本。

反应器构型

批式反应器(图6-7)操作简便，而流化床和连续系统更适合规模化。陶瓷/金属材质选择直接影响耐腐蚀性和传热效率。

催化超临界水气化

均相催化剂(KOH>NaOH)易腐蚀设备，异相催化剂(Ni/Ru)通过水煤气变换(WGS)和蒸汽重整提升H₂选择性。金属烧结和积碳是主要失活原因，再生技术(氧化吹扫/煅烧)可恢复活性。

催化剂反应机制

• Na/K通过甲酸盐中间体促进分解

• CaO强化CO₂捕获与重整

• Ni激活H₂选择性键

• Ru加速有机物裂解

• Fe/Ce/Cu/Co协同提升气化效率

机器学习应用

人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)等模型成功预测H₂产率，优化温度-催化剂组合。数据驱动策略加速工艺开发，推动SCWG工业化。

终产物管理

气态(H₂/CH₄)、液态(焦油)和固态(残炭)废物流需差异化处理，环境痕量分析确保合规排放。

结论

SCWG通过多路径反应将生物质转化为清洁能源，催化剂设计与ML优化的结合是突破规模化瓶颈的关键。未来研究应聚焦抗积碳催化剂开发和废物流资源化。