基于机器学习木质纤维素生物质组分分离方法

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基于机器学习木质纤维素生物质组分分离方法
申请号:CN202511103588
申请日期:2025-08-07
公开号:CN120954569A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及酸性预处理技术领域,且公开了基于机器学习木质纤维素生物质组分分离方法,包括以下步骤:步骤一:获取酸性溶剂、酸性预处理环境和木质纤维素生物质组分的检测数据,并分类组成数据集;步骤二:实时分析每种酸性溶剂在木质纤维素生物质组分分离过程中的变化趋势,生成反应数据组,动态监测溶剂降解过程;步骤三:实时分析木质纤维素生物质组分分离过程中的木质素分离率、半纤维素分离率和纤维素分离率,确保实验数据的可靠性,多维监测精准度高;步骤四:分析不同酸性预处理环境对木质纤维素生物质组分分离效果的影响,构建预测模型并评估精准度,精准解析溶剂官能团、工艺参数与分离效率的非线性关系,智能预测分离效果佳。
技术关键词
木质纤维素生物质 半纤维素 残渣 构建预测模型 官能团 数据 标记 速率 多维监测 预处理技术 红外测温仪 种子数 随机森林 色谱仪 分析仪 洗牌 训练集 非线性 动态