离子液体介导的固液萃取与分离技术在精油提取中的前沿应用与趋势分析

来自国际团队的研究人员系统综述了离子液体(ILs)在精油(EOs)组分萃取分离中的创新应用。研究表明ILs通过氢键、π-π堆积等分子作用机制可高效分离萜烯、酚类等活性成分，结合机器学习优化工艺显著提升提取纯度与效率，为绿色萃取技术发展提供重要理论依据和实践方向。

　　

离子液体(Ionic Liquids, ILs)已被证实是從多種植物原料中萃取和分離精油(Essential Oils, EOs)的優質介質。本綜述系統總結了基於ILs的技術在分離EOs各組分（包括萜烯(terpenes)、酮類(ketones)、酚類(phenols)、氧化物(oxides)、酯類(esters)、醛類(aldehydes)和醇類(alcohols)）方面的核心成果。ILs不僅作為溶劑、共溶劑、佐劑、電解質和輔表面活性劑使用，更被應用於合成ILs功能化材料以增強分離效能。其中，深共熔溶劑(Deep Eutectic Solvents, DESs)等混合溶劑體系進一步拓展了ILs對特定EO組分的適應性。

ILs的關鍵特性在於其分子層面的可調控選擇性：通過氫鍵作用（如咪唑類ILs與酚類化合物的羥基）、芳香陽離子與萜烯骨架的π-π堆疊，以及控制酯類和醛類溶解解離的靜電/疏水效應，ILs能實現比傳統溶劑更優的分辨率和提取純度。這些分子相互作用機制顯著提高了目標化合物的萃取效率和產品純度。

本文重點評述了基于ILs的固液綠色萃取技術，並比較其分離效能。現代研究趨勢融合計算模擬、機器學習(Machine Learning, ML)優化和先進算法進行工藝參數調控，例如優化溶劑配比或萃取條件。現有案例表明ML技術能有效提升ILs萃取實踐水平，但完整的端到端設計系統仍需進一步發展。未來可能需要將ML與多尺度建模、機器人自動化測試相結合，實現迭代式智能優化。

研究同時評估了ILs的環境影響，包括毒性、生物降解性以及回收純化工藝。最後針對ILs分離技術領域存在的關鍵挑戰提出解決思路，為該技術的工業化應用提供前瞻性指導。