对木质素来源的生物燃料前体的分析不断深入：利用GC × GC-FID技术实现全面的分子表征

《Fuel》：Advancing analysis of biofuel precursors from lignin: complete molecular characterization using GC × GC-FID

木质素-first技术通过还原催化分馏将不同来源生物质转化为可持续燃料和化学品，但复杂酚类产物分析困难。本研究利用GC×GC技术建立分子级分析方法，成功鉴定近100种酚类单体和二聚体，揭示二维色谱图分布规律及四种C-C键断裂特征，拓展NIST数据库参考数据。同时开发基于改进有效碳数（ECN）的定量方法，显著提升分析效率与准确性，为生物基原料高值化利用提供新工具。

　　

Linyu Zhu|Milo? Auersvald|Cunhao Cui|Yuhe Liao|Jing Zhang|Qing He|Lingfeng Li|Yi Ouyang|Zhongyue Zhou|Fei Qi|Kevin M. Van Geem

根特大学化学技术实验室，比利时根特9052

摘要

“Lignin-first”是一种有前景的技术，能够有效将木质素转化为可持续燃料和高价值化学品。然而，复杂的酚类产物给分析带来了重大挑战。在这项研究中，我们建立了一种稳健高效的分子级方法，利用二维气相色谱（GC × GC）实现了近100种酚类化合物的全面鉴定和更准确的定量分析，这些化合物包括来自不同原料（桦木、松木和稻壳）的还原催化分级（RCF）过程产生的初级单体和二聚体。通过将二维色谱图划分为不同的区域，我们提出了特定酚类结构之间的分布模式和位置关系，从而显著简化了鉴定过程。本研究收集的质量谱和保留指数使现有的NIST木质素衍生酚类化合物参考数据数量翻倍。同时，描述了由四种主要C-C键连接而成的木质素衍生二聚体的特征性碎片化模式，进一步提高了结构鉴定的准确性。此外，我们还开发了一种改进的定量方法，用于硅化后的复杂含氧产物，其结果与目前对原料性质和RCF性能的认识一致。这种分析方法不仅推进了对生物质增值的理解，还显著减少了分析时间和成本，适用于大规模应用，并有助于生物燃料的发展和更绿色的未来。

引言

全球对可持续性和脱碳的推动显著增加了人们对将可再生木质纤维素生物质转化为燃料和化学品的兴趣[1]、[2]、[3]。高效分离木质纤维素生物质（包括纤维素、半纤维素和木质素）对于生物精炼厂的后续加工至关重要。在这些成分中，木质素占15-30%的重量，并因其芳香结构和高能量密度而具有巨大的增值潜力[4]、[5]。因此，“Lignin-first”策略近年来受到了广泛关注。与传统以碳水化合物处理为主、通常导致木质素高度缩合的制浆或生物精炼方案不同，“Lignin-first”方法旨在早期积极地降解和稳定木质素，同时尽可能保留全纤维素部分以供后续升级[6]、[7]、[8]。还原催化分级（RCF）是一种有前景的“Lignin-first”方法，能够在还原条件下直接将木质素部分转化为酚类单体和二聚体[9]、[10]、[11]。然而，木质素复杂的结构及其产生的广泛产物谱导致对其转化过程和机制的知识存在较大空白。

木质素主要由三种类型的苯丙素单元组成：桂酰（S）、喹酰（G）和p-羟基苯（H），它们在硬木、软木和草本植物中的相对比例各不相同。这些单元主要通过醚键（如β-O-4键，占43-84%的键合类型）连接，此外还有少量的C-C键（如β-β（1-12%）、β-5（3-12%）、β-1（0-9%）和5-5（0-7%），后者的键解离能更高[12]、[13]。在生物质RCF过程中，单元间的醚键容易断裂，而大多数单元间的C-C键保持完整。这种选择性断裂产生了质量范围广泛且结构多样的酚类单体和寡聚体，给全面分析带来了挑战。这些产物来源于三种主要的单木质醇，它们通过烷基侧链和官能团（如羟基（OH）、醛基（CHO）、羰基（C=O）和羧基（COOH）进行区分[14]、[15]。

已有多种分析技术用于表征木质素衍生产物，包括气相色谱（GC）、液相色谱（LC）、凝胶渗透色谱（GPC）、高分辨率质谱（HRMS）和核磁共振（NMR）[16]、[17]、[18]、[19]、[20]。每种方法都有其固有的局限性（详见补充材料S1），通常需要结合多种技术。目前广泛接受的方法是结合GC、GPC和2D HSQC NMR，这种方法能够表征主要单体和一些二聚体，并提供包括分子量分布和特定键合丰度在内的详细信息[17]、[18]、[19]。然而，由于分子分离和光谱分辨率的限制，要全面覆盖单体和二聚体产物并保持高分子级精度仍然具有挑战性，这可能会忽略低丰度化合物并限制定量准确性[20]。此外，这种组合方法劳动强度大，需要多个预处理步骤和繁琐的数据处理，增加了工作的复杂性并增加了出错的风险。

二维气相色谱（GC × GC）是一种先进的分析技术，以其高峰容量、增强的分辨率和灵敏度以及卓越的分离效率而闻名，非常适合表征复杂混合物[21]、[22]、[23]。其应用范围从石化分析到生物油表征，展示了其适应性和稳健性[23]、[24]、[25]、[26]、[27]、[28]、[29]、[30]。此前，我们的团队已经强调了GC × GC在分析从单体到三聚体的木质素衍生化合物方面的潜力[24]。那项研究主要展示了GC × GC在解析无峰重叠的复杂木质素衍生混合物方面的可行性，并主要依赖于逐峰质量谱解释进行化合物鉴定。

除了提高分辨率外，GC × GC本身还能在二维色谱图中实现产物结构的可视化分布，如果系统地解释这些分布，可以提供额外的化学信息。然而，与已建立的碳氢化合物和简单含氧化合物的分布模式和定量方法相比，对含有多种和/或多样含氧官能团的化合物的系统研究仍然有限[26]、[31]、[32]、[33]。这些化合物的沸点较高，通常需要在GC分析前进行衍生化处理，这进一步增加了它们的结构复杂性[34]。此外，质量谱库、参考保留指数（RI）和校准用真实标准的有限可用性也给全面鉴定和定量带来了挑战，导致分析耗时且不准确。这些差距突显了需要对GC × GC分离后高含氧衍生化合物的分布和响应特性进行系统研究，这对于充分利用GC × GC进行复杂生物油分析至关重要。

在这项研究中，我们建立了一个以分布为导向的分析框架，并通过全面解释从桦木、松木和稻壳获得的衍生RCF产品的GC × GC-FID/MS结果，提供了一组组织良好的参考数据。大约鉴定出了100种木质素单体和二聚体，实现了对RCF过程中产生的主要产物的广泛覆盖。利用GC × GC分离原理，我们首次揭示了二维色谱图中衍生酚类产品的详细分布模式。这一突破即使仅使用FID检测器也能显著促进产物鉴定。此外，还建立了具有不同C-C键连接的二聚体的EI-MS碎片化模式的分类，推进了未知酚类二聚体的结构阐明。此外，使用改进的有效碳数（ECN）方法对鉴定出的产物进行了定量，提高了准确性，并展示了更广泛的应用潜力。

材料

材料

在RCF之前，本地采购的桦木、松木和稻壳被研磨至粒径小于100目，然后使用Soxhlet提取法进行预处理并干燥。催化剂（Pd/C，5 wt%载于活性炭上）、氢气和溶剂（甲醇，LC-MS级）分别从Acros Organics、Air Liquide和Fisher Optima购买。ChemLab提供了乙腈（LC-MS级）。吡啶（99%）、N-甲基-N-三甲基氟乙酰胺（MSTFA，98.5%）和2-异丙基酚（98%）也被使用。

二维色谱图中的产物分布

如文献所述，1D GC通常只能分离不到40种来自木质素的单体和二聚体[10]、[17]、[18]、[35]。在这项工作中，即使采用缓慢的温度升温程序并对产物进行硅化处理，GC–MS分析也仅鉴定了25种酚类单体（见图S2.1）。此外，该方法还存在基线偏高、峰重叠以及来自糖类化合物的干扰（详见补充材料S2），这些因素阻碍了准确鉴定。

结论

在这项研究中，我们使用GC × GC-FID/MS对来自三种不同原料的RCF产物中的酚类单体和二聚体进行了全面表征。主要贡献总结如下三个方面：

• (i)
  鉴定了近100种木质素衍生产物，它们的洗脱行为在二维色谱图中被明确地组织起来。除了化合物级别的鉴定外，还建立了可转移的GC × GC分布模式

CRediT作者贡献声明

Linyu Zhu：撰写——原始草稿、可视化、研究、正式分析、数据管理。Milo? Auersvald：撰写——审稿与编辑、监督、方法学研究。Cunhao Cui：撰写——审稿与编辑、方法学研究。Yuhe Liao：撰写——审稿与编辑、监督。Jing Zhang：验证、数据管理。Qing He：撰写——审稿与编辑、方法学研究。Lingfeng Li：撰写——审稿与编辑、可视化。Yi Ouyang：撰写——审稿与编辑。Zhongyue Zhou：撰写——

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

这项工作得到了欧洲研究委员会（ERC）（欧盟资助协议编号：818607）和中国国家自然科学基金（编号：22574105）的支持。L. Zhu还得到了中国奖学金委员会的财政支持。