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据了解，木质纤维素是自然界中储量最丰富的可再生原料，广泛来源于木材、竹材、秸秆等，主要由纤维素、半纤维素和木质素（简称“三素”）组成。其作为可再生化工原料使用的关键难题是，如何高质量地分离三素以获取规模化利用的原料，供下游转化使用。例如，在近两千年历史的造纸法中，分离出竹、麻、秸秆等中的纤维组分用于造纸；现代化学法制浆造纸中，分离出的纤维素浆约占生物质总量的一半，而占总量20-30%的木质素发生不可控缩聚，难以高值化利用。作为最具利用价值的可再生碳资源，木质纤维素三素如果无法充分利用，将限制生物质化工发展的经济性和环境友好性。
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为了克服这一难题，研究人员开发了一种名为“OWSum”的分子气味预测算法，并同时引入了另一种基于神经网络的算法。这两种算法的任务是通过分析气相色谱法和质谱分析提供的分子组成数据，来确定实验酒类样本强烈的香气，并判断其产地。
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