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同時，團隊采用機器學習方法對木質(zhì)纖維素生物質(zhì)的低共熔溶劑預處理進行了研究，分析了預處理效果對反應條件、DES性能和木質(zhì)纖維素生物質(zhì)性能的影響。相關研究成果以“Machine learning prediction of deep eutectic solvents pretreatment of lignocellulosic biomass ”為題目，發(fā)表在生物質(zhì)化工研究領域國際知名期刊Industrial Crops and Products (中科院1區(qū)TOP期刊，IF= 6.449)。論文以青島科技大學為第一單位和唯一通訊單位。論文DOI鏈接為10.1016/j.indcrop.2023.116431。

圖1低共熔溶劑和半纖維素的靜電勢以及范德華勢分析

此外，團隊一直聚焦木質(zhì)纖維素類生物質(zhì)高值化利用的研究，2023年上半年授權(quán)發(fā)明專利2項，分別為：一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的生物質(zhì)轉(zhuǎn)化關鍵變量的篩選方法；一種基于分子動力學的半纖維素溶解機理的分析方法。目前團隊共授權(quán)7項發(fā)明專利。

以上研究獲得了國家自然科學基金等項目的資助。