基于COSMO-RS模型与实验验证的氢解脂肪相中甲氧基苯酚类化合物萃取研究

　　本研究针对生物油氢解脱氧(HDO)过程中催化剂因甲氧基苯酚类化合物导致的失活问题，通过COSMO-RS模型筛选52种溶剂并实验验证乙二醇/1,3-丙二醇对甲氧基苯酚（如邻甲酚Di =54.6）的萃取性能。结果表明模型预测与实验数据吻合（RMSE 0.05-0.50 log单位），为生物燃料纯化提供了高效溶剂选择策略。

　　

随着全球能源需求激增（预计2050年增长30%），化石资源枯竭与环境污染问题日益严峻。为实现2060年碳中和目标，利用农林废弃物等生物质资源制备生物燃料成为研究热点。生物油作为热解产物，因含大量甲氧基苯酚类化合物（如愈创木酚、异丁香酚等）导致粘度高、热值低，需通过氢解脱氧(HDO)转化为脂肪烃。然而，HDO过程中催化剂易被甲氧基苯酚毒化失活，Kim等报道转化率仅80%，Vajglová等发现双金属催化剂再生困难。传统纯化技术如蒸馏易结焦，膜分离易污染，亟需开发高效萃取溶剂。

智利国家研究发展局(ANID)资助团队在《Journal of Molecular Liquids》发表研究，结合COSMO-RS模型与实验验证，筛选出乙二醇和1,3-丙二醇作为甲氧基苯酚萃取剂。研究采用COSMO-RS预测2000种溶剂的液体-液体平衡(LLE)行为，结合CHEM21指南评估溶剂可持续性，最终实验测定正己烷/甲基环己烷-甲氧基苯酚-溶剂三元体系在313.15K下的分配比(D_i
)，并通过构象分析优化模型参数。

材料与方法
研究以愈创木酚(Gua)、邻甲酚(Cres)、丁香酚(Eug)、异丁香酚(Iso)为模型化合物，正己烷(Hex)和甲基环ohexane(Mch)模拟HDO脂肪相。通过COSMO-RS计算σ-profile（分子表面电荷分布），采用BP_TZVP_C30_1601参数化预测活度系数，以logD_i
和RMSE评估预测精度。实验测定LLE时采用气相色谱定量，通过二元体系不混溶区验证模型可靠性。

In-silico溶剂筛选策略
从2000种候选溶剂中筛选出52种，优先选择聚醇类（如乙二醇RMSE=0.15 log单位）。模型预测邻甲酚在1,3-丙二醇中D_i
达54.6，显著高于愈创木酚(D_Gua
=32.1)，归因于羟基-π电子相互作用。

结果与讨论
三元体系中D_i
排序为：D_Cres

D_Gua
D_Iso
≈ D_Eug
，与COSMO-RS预测趋势一致（RMSE 0.05-0.50）。多元体系D_i
最高降至21.1，表明化合物间竞争吸附。模型全局RMSE为0.411-0.415 log单位，略高于三元体系但仍优于文献报道值。

结论
该研究证实COSMO-RS能准确预测甲氧基苯酚萃取行为，1,3-丙二醇对邻甲酚选择性最优。成果为生物燃料纯化工艺开发提供了理论依据，未来可拓展至离子液体等绿色溶剂设计。作者Sebastián Ormazábal-Latorre指出，该方法将实验工作量减少95%，显著加速溶剂开发进程。