[发明专利]一种基于智能反演的木质纤维预处理低共熔溶剂的制备方法在审
申请号: | 202110591254.5 | 申请日: | 2021-05-28 |
公开(公告)号: | CN113096745A | 公开(公告)日: | 2021-07-09 |
发明(设计)人: | 徐环斐;彭建军;王唯先 | 申请(专利权)人: | 青岛科技大学 |
主分类号: | G16C20/10 | 分类号: | G16C20/10;G16C20/70 |
代理公司: | 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 | 代理人: | 孟琦 |
地址: | 266000 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 智能 反演 木质 纤维 预处理 低共熔 溶剂 制备 方法 | ||
1.一种基于智能反演的木质纤维预处理低共熔溶剂的制备方法,具体包括一下步骤:(1)木质纤维低共熔溶剂预处理数据库的构建;(2)数据的特征提取和深度学习及智能反演模型的建立;(3)低共熔溶剂的设计筛选制备;(4)对低共熔溶剂性能进行判断。
2.根据权利要求1中所述的,(1)木质纤维低共熔溶剂预处理数据库的构建是指基于低共熔溶剂预处理的机理,建立木质纤维低共熔溶剂预处理数据库;并确定关键变量之间的相互关系;预处理过程的关键变量包括但不限于氢键供体的物化性质、氢键受体的物化性质、氢键供体和氢键受体的摩尔比、低共熔溶剂和木质纤维素类生物质的固液比、预处理时间、预处理温度、预处理剧烈程度因子、预处理后的固体回收率、预处理后的木质素脱出率、预处理后的纤维素回收率、预处理后的半纤维素回收率等。
3.根据权利要求1中所述的,(2)数据的特征提取和深度学习及智能反演模型的建立是指根据数据库进行木质纤维素类生物质预处理过程的特征提取,;建立预处理效果特征量和低共熔溶剂物化性质的智能反演模型,根据遗传算法对最优函数形式进行搜索,将智能反演问题变为函数求最优解的问题。
4.根据权利要求1中所述的,(3)低共熔溶剂的设计筛选制备是指最终通过相关性,基于智能反演,通过预处理效果定性和定量地反推低共熔溶剂的物化性质和结构组成参数。
5.根据权利要求1中所述的,(4)对低共熔溶剂性能进行判断是指对设计筛选制备的低共熔溶剂的性能进行验证,对其进行木质纤维素类生物质的预处理实验,判断其效果。
6.根据权利要求1中所述的,木质纤维是指木质纤维素类生物质,包括但不限于农林废弃物、餐余废弃物、木板、纸浆、二次纤维等,优选的是农林废弃物。
7.根据权利要求1中所述的,低共熔溶剂包括但不限于二元、三元低共熔溶剂,优选的是二元低共熔溶剂,更优选的是基于氯化胆碱的二元低共熔溶剂。
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