在全球能源轉型背景下，木質纖維素生物質作為可再生資源，每年產生超過28億噸農業廢棄物，其轉化為生物乙醇的潛力巨大。油棕空果串(EFB)因無需額外運輸成本，成為極具吸引力的原料。然而，傳統酶解工藝面臨關鍵瓶頸：木質素、纖維素和半纖維素構成的復雜基質導致葡萄糖產率(GY)預測困難，現有研究多關注預處理工藝參數，而直接關聯化學組分與GY的研究仍屬空白。

馬來西亞高等教育部資助的研究團隊在《Biomass and Bioenergy》發表論文，通過35種水/酸/堿預處理EFB纖維，利用高效液相色譜(HPLC)測定GY，首次系統評估機器學習在有限數據條件下建立化學組分-GY關系模型的可行性。研究采用決策樹(DT)、隨機森林(RF)、梯度提升樹(GBRT)、支持向量回歸(SVR)和人工神經網絡(ANN)五種算法，結合網格搜索等六種優化策略，并創新性構建以ANN為元學習器的堆疊模型。

數據預處理與特征分析
通過Pearson、Spearman和Kendall相關系數分析，揭示GY與木質素、纖維素、半纖維素間存在復雜非線性關系。傳統響應面分析法(RSM)雖獲得R²=0.8006，但受限于固定化學組分范圍，而機器學習展現出更強的非線性捕捉能力。

模型構建與優化
樹模型(DT/RF/GBRT)表現最優，因其天然適應非線性數據結構。通過貝葉斯優化調整超參數后，RF模型重要性排序顯示木質素對GY抑制作用最強(-0.42)，纖維素促進作用顯著(+0.38)。堆疊模型集成基礎模型優勢，LOOCV驗證將均方根誤差(RMSE)降低12.7%。

方法學創新
研究突破性地將化學組分而非工藝參數作為輸入特征，開發出適用于小樣本(僅35組數據)的建模策略：1) 采用SHAP值解釋模型決策路徑，發現木質素含量>18%時GY驟降；2) 通過局部可解釋模型(LIME)識別纖維素與半纖維素的協同效應閾值。

結論與行業價值
該研究證實：1) 機器學習可在小數據集下有效預測EFB酶解GY，最佳模型R²達0.82±0.03；2) 化學組分對GY的直接影響強度為木質素>纖維素>半纖維素；3) 堆疊模型相比單一模型AUC提升9.5%。這一成果為生物質精煉廠提供了實時質量評估工具，通過近紅外光譜快速檢測原料化學組分即可預測理論乙醇產量，顯著降低中試成本。研究同時指出，未來需擴大樣本量以驗證模型泛化能力，并探索遷移學習在跨原料預測中的應用。