Неразрушающее предсказание показателей карбонизации биочара, полученного из неиспользуемой лесной биомассы, с помощью хемометрического моделирования ATR-IR

Превращение лесных остатков в климатически полезный материал

По всему миру тонны веток, верхушек деревьев и других лесных остатков сжигают или оставляют гнить, медленно возвращая содержащийся в них углерод в атмосферу. В этом исследовании рассматривают, как эти малоиспользуемые лесные отходы можно превратить в биочар — подобный углю материал, который захватывает углерод на десятилетия или даже столетия. Более того, показано, как качество такого биочара можно быстро проверить без разрушения образца, используя измерения на основе света вместо медленных и дорогих лабораторных анализов.

От древесных отходов к стабильному углероду

Только в Южной Корее ежегодно более миллиона тонн лесных остатков остаются практически неиспользованными. Авторы статьи рассматривают это не как отходы, а как сырьё для биочара, который может улучшать почвы, запасать углерод и использоваться в фильтрах или энергетических устройствах. Они получили биочар из этой смешанной лесной биомассы при трёх умеренных температурах нагрева — 200 °C, 300 °C и 400 °C — в бескислородных условиях, чтобы древесина не сгорела, а постепенно превратилась в углеродосодержащий твёрдый материал. Традиционный химический анализ показал, что с ростом температуры содержание углерода увеличивается, а водорода и кислорода уменьшаются, то есть материал становится более похожим на уголь, более стабильным и лучше подходящим для долговременного хранения углерода.

Чтение биочара с помощью невидимого света

Измерение этих химических изменений обычно требует специализированных приборов, которые сжигают небольшие порции пробы, что делает тесты медленными и дорогими. Вместо этого исследователи использовали метод аттенюированной полной внутренней отражательной инфракрасной спектроскопии (ATR-IR), который направляет невидимый инфракрасный свет на поверхность биочара и фиксирует, как вибрируют различные химические связи. Каждая проба давала подробный «отпечаток» в виде спектра. Для подготовки этих отпечатков к анализу команда цифрово очистила и нормализовала спектры, затем применила математические приёмы для резкого выделения перекрывающихся сигналов. Они также использовали метод главных компонент, чтобы подтвердить, что спектры изменяются ясно и упорядоченно по мере увеличения температуры нагрева, отражая постепенную потерю гидрофильных групп и рост жестких, кольцевых углеродистых структур.

Обучение модели предсказывать качество углерода

Чтобы превратить спектры в полезные числовые показатели, исследователи построили хемометрические модели — по сути статистические инструменты перевода, связывающие инфракрасные отпечатки с ключевыми индексами карбонизации: процентным содержанием углерода и атомными отношениями кислорода к углероду (O/C) и водорода к углероду (H/C). С использованием регрессии частичных наименьших квадратов они обучили модель на множестве повторных измерений, тщательно проверили её работу методом кросс-валидации и удалили точки данных, ведшие себя как выбросы. Очищенные модели с высокой точностью предсказывали все три индекса (значения R² выше 0,94), что означает: для новых образцов один лишь инфракрасный спектр может надежно оценить степень карбонизации и стабильность биочара.

Поиск наиболее значимых сигналов

Помимо точности, команда хотела понять, какие части спектра имеют наибольшее значение. Они рассчитали показатели «важности переменных», которые выделяют длины волн, несущие самые сильные подсказки о качестве углерода. Выделялись области, связанные с разрушением углеводов и формированием ароматических, кольцевых углеродных структур. Эти же области проявились и в их предыдущем анализе закономерностей, что добавляет уверенности в том, что модель не является «чёрным ящиком», а отражает реальные химические изменения в материале. То, что такие результаты были достигнуты с помощью относительно простых и прозрачных статистических методов — а не непрозрачных систем машинного обучения — делает подход более приемлемым и доверительным для практического применения.

Что это значит для климата и использования лесов

Для неспециалиста главное: эта работа превращает сложный, разрушающий лабораторный тест в быстрый «скан», который не повреждает образец. Наведя инфракрасный датчик на щепотку биочара, производители могли бы на месте оценить, сколько углерода он содержит и насколько он стабилен. Это может ускорить контроль качества, поддержать более разумное использование лесных остатков и помочь масштабировать производство биочара как инструмента для перевода атмосферного углерода в твёрдую форму. Хотя текущая модель настроена на один тип биомассы и конкретные условия нагрева, ту же стратегию можно расширить на другие исходные материалы и печи, прокладывая путь к более надёжному и климатически благоприятному производству биочара.

Цитирование: Kim, Y., Hwang, C., Shin, H. et al. Non-destructive prediction of carbonization indices in biochar derived from underutilized forest biomass using ATR-IR chemometric modeling. Sci Rep 16, 6054 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37261-z

Ключевые слова: биочар, лесная биомасса, секвестрация углерода, инфракрасная спектроскопия, хемометрическое моделирование