浙江大学王树荣团队 | N/O掺杂炭催化生物质热解制酚：DFT+机器学习破解催化密码

背景：面对化石能源枯竭与碳排放压力，生物质作为可再生碳中性资源受到广泛关注。竹类植物生长产生大量废料，热解技术可将其转化为含酚类化合物的生物油，但直接热解产物组分复杂且酚类选择性低。研究目的：开发一种温和的NaNH2一步活化法制备N/O掺杂生物炭，用于强化生物质热解制酚，并通过DFT计算和机器学习揭示其微观催化机制。结论：在400°C活化温度和1:2活化剂/原料比条件下，N/O掺杂生物炭使酚类产物选择性达57.87%，较非催化条件提升19.18%。DFT计算表明特定N/O官能团（-GN、-ON、-CHO、-COOH）通过降低自由基诱导脱甲氧基反应能垒促进酚类生成，机器学习模型（GBDT）成功预测活化能垒（R²=0.9823），为生物炭催化剂设计提供理论依据。