基于机器学习的纤维素绿色溶剂筛选方法、装置及设备

本发明实施例提供的一种基于机器学习的纤维素绿色溶剂筛选方法、装置及设备，包括：将所述Kamlet‑Taft溶剂化参数作为纤维素溶解性能的筛选依据，并通过预设数据驱动法构建并优化机器学习模型，得到优化后的机器学习模型；将预设的路易斯酸和路易斯碱组成的全新离子液体化学结构式进行SMILES字符串转换，计算分子描述符并将其作为特征输入至优化后的机器学习模型中；优化后的机器学习模型进行Kamlet‑Taft溶剂化参数β和β‑α的预测，得到离子液体最优选组合。如此，实现了对优异纤维素溶解性能的离子液体快速、高效筛选，相较于传统试错法，大大缩短开发周期、降低成本，并且开发出的离子液体也具有一定的普适性。