近日，福建农林大学材料工程学院袁占辉教授团队在国际著名综合性期刊《Advanced Science》在线发表了题为“Computational and Data-Driven Strategies for Lignocellulosic Biomass Valorization: From Multiscale Modeling to Digitalized Biorefinery Design”的论文。论文第一作者为博士后Abdullahi Bello Umar，通讯作者为袁占辉教授，林祥丰副教授和郑加贤博士参与了论文的相应工作。福建农林大学材料工程学院为论文第一完成与通讯单位。

木质纤维素生物质是可持续生产燃料、化学品和功能材料的重要可再生碳资源，但其高值化利用长期受限于结构顽固性、原料异质性以及分子—过程现象耦合等难题。该综述从多尺度建模与数据驱动视角出发，系统评述了从分子/电子尺度到反应器/系统尺度的预测性生物精炼设计策略，涵盖密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）、反应力场（ReaxFF）、热力学筛选、动力学与微动力学建模、机器学习、反应器模拟、技术经济分析（TEA）和生命周期评价（LCA）等方法。

综述重点讨论了纤维素组织、木质素化学、木质素—碳水化合物相互作用、孔隙率与可及性等结构因素对生物质解构的影响，并分析了计算溶剂设计、催化升级、热解反应网络、反应器尺度耦合以及模型简化、数据集异质性、外推和不确定性等限制。文章提出，计算与数据驱动方法的价值不仅在于预测速度，更在于能否将实验锚定的信息跨尺度传递，并在原料、溶剂回收、催化剂寿命、传递、分离和放大等条件下保持预测有效性。为此，作者将跨尺度集成划分为机理型、参数化型、验证型和可迁移型四个成熟度层次，强调应明确每个尺度边界传递的物理量、验证对象、不确定性和适用范围。

图1用于计算与数据驱动的木质纤维素生物质高值化的整体预测性流程

论文链接：

http://doi.org/10.1002/advs.78026