郑州大学李保军SMTD综述：木质纤维素衍生的能源材料和化学品的合成途径及机器学习

本文综述了木质纤维素作为可再生资源在能源材料和化学品生产中的应用，重点探讨了其转化过程中的预处理策略及机器学习技术的集成。研究背景强调了木质纤维素在可持续生物经济中的重要性。研究目的旨在分析不同预处理方法（物理、化学、物理化学、生物及综合方法）的优缺点，并探讨机器学习模型（如ANN、RF、SVM等）在优化预处理条件和提高转化效率中的应用。结论指出，尽管当前技术取得了一定进展，但仍面临成本、环境影响和模型准确性等挑战，未来研究应聚焦于开发更高效可持续的预处理技术和改进机器学习模型。