利用深度学习进行电凝聚的预测建模与优化，以去除硝酸盐：迈向智能且可持续的水处理技术

《Journal of Contaminant Hydrology》：Predictive modelling and optimization of electrocoagulation for nitrate removal using deep learning: Toward intelligent and sustainable water treatment

反硝化作用在不同有机碳源和溶解氧浓度下对地下水及沉积物孔隙水中氮氧同位素分馏的影响，实验柱模拟显示碳源类型和DO浓度显著改变εN和εO值，为地下水硝酸盐污染治理提供定量依据。

　　地下水作为全球约20亿人口的重要饮用水来源，其水质安全备受关注。然而，自然来源和人类活动，如生活污水、工业和农业废水，会导致过量的氮进入地下水，进而引发硝酸盐（NO??）污染。这一现象不仅影响饮用水安全，还成为全球环境治理的重要议题。为应对这一问题，科学家们研究了硝酸盐的自然去除机制，特别是反硝化作用和异化硝酸盐还原为铵（DNRA）过程。这些生物地球化学过程在无氧条件下尤为关键，能够有效控制地下水系统中的硝酸盐污染。

反硝化作用是指微生物利用电子供体进行氧化反应，同时将硝酸盐还原为氮气（N?）的过程。这一过程可以分为自养型和异养型两种途径。自养型反硝化依赖于特定的自养细菌，它们利用无机电子供体如硫化物或铁来完成反应；而异养型反硝化则由异养反硝化细菌主导，这些细菌利用有机电子供体（有机碳）作为能量来源。研究反硝化作用对于地下水管理至关重要，因为它能够有效减少硝酸盐含量，从而改善水质。

为了更深入地理解反硝化作用及其同位素分馏效应，科学家们在模拟的含水层条件下进行了实验。实验中使用了不同类型的有机碳化合物（如乙醇、乙酸、葡萄糖和红糖）作为电子供体，并在不同的溶解氧（DO）浓度下（1和2 mg·L?1）测试了反硝化作用的效率。实验结果表明，不同碳源和DO浓度对反硝化速率以及同位素分馏效应（如氮同位素富集因子εN和氧同位素富集因子εO）有着显著影响。例如，在DO浓度为2 mg·L?1时，乙酸（εN_o, -9.2‰；εN_p, -7.4‰）和葡萄糖（εN_o, -7.4‰；εN_p, -4.3‰）表现出的同位素富集因子比乙醇（εN_o, -11.7‰；εN_p, -10.0‰）更接近零，这表明它们在反硝化过程中对氮同位素的分馏作用较弱。对于红糖，其同位素富集因子在DO浓度为1 mg·L?1时（εN_o, -5.0‰；εN_p, -3.5‰）比在DO浓度为2 mg·L?1时更为显著，这可能与实验条件的变化有关。

同时，实验还观察到反硝化过程中氧同位素富集因子（εO）的变化趋势。在DO浓度为2 mg·L?1时，反硝化柱中的氧同位素富集因子范围从5.0‰到29.2‰，而在DO浓度为1 mg·L?1时，这一范围则从3.9‰到22.8‰。这些数据反映了氧同位素在反硝化过程中的分馏作用，以及其与硝酸盐还原过程之间的关系。此外，研究还发现，由于硝酸盐的扩散传输，其同位素富集因子（εN_o）的绝对值通常高于由扩散引起的同位素富集因子（εN_p）。这表明，反硝化作用的同位素分馏效应不仅受到反应条件的影响，还与物质的传输方式密切相关。

反硝化作用的同位素分馏效应对于评估和量化硝酸盐污染的来源具有重要意义。在封闭系统中，同位素分馏效应可以通过Rayleigh方程进行描述，其中δR_t和δR_0分别表示反应过程中物质的同位素组成，C_t和C_0则代表物质的浓度变化，而ε表示同位素富集因子，代表分馏效应的程度。研究表明，反硝化作用的氮同位素富集因子（εN）在不同研究中存在较大差异，范围从-55.3‰到0.0‰，而氧同位素富集因子（εO）则在-18.0‰到-1.9‰之间波动，实验室实验中则可能达到10.0‰到60.0‰。这些差异可能与不同的实验条件、微生物种类以及反应机制有关。

为了进一步揭示这些现象，研究团队在模拟的含水层条件下，对不同碳源和DO浓度下的反硝化作用及其同位素分馏效应进行了系统分析。实验使用了不同类型的有机碳化合物（如乙醇、乙酸、葡萄糖和红糖）作为电子供体，并在不同的DO浓度下（1和2 mg·L?1）测试了反硝化作用的效率。实验结果显示，不同碳源和DO浓度对反硝化速率以及同位素分馏效应（如氮同位素富集因子εN和氧同位素富集因子εO）有着显著影响。例如，在DO浓度为2 mg·L?1时，乙酸（εN_o, -9.2‰；εN_p, -7.4‰）和葡萄糖（εN_o, -7.4‰；εN_p, -4.3‰）表现出的同位素富集因子比乙醇（εN_o, -11.7‰；εN_p, -10.0‰）更接近零，这表明它们在反硝化过程中对氮同位素的分馏作用较弱。对于红糖，其同位素富集因子在DO浓度为1 mg·L?1时（εN_o, -5.0‰；εN_p, -3.5‰）比在DO浓度为2 mg·L?1时更为显著，这可能与实验条件的变化有关。

研究还发现，反硝化过程中氧同位素富集因子（εO）的变化趋势。在DO浓度为2 mg·L?1时，反硝化柱中的氧同位素富集因子范围从5.0‰到29.2‰，而在DO浓度为1 mg·L?1时，这一范围则从3.9‰到22.8‰。这些数据反映了氧同位素在反硝化过程中的分馏作用，以及其与硝酸盐还原过程之间的关系。此外，研究还发现，由于硝酸盐的扩散传输，其同位素富集因子（εN_o）的绝对值通常高于由扩散引起的同位素富集因子（εN_p）。这表明，反硝化作用的同位素分馏效应不仅受到反应条件的影响，还与物质的传输方式密切相关。

实验结果还揭示了不同碳源和DO浓度对反硝化作用的影响机制。例如，在DO浓度为2 mg·L?1时，乙醇、乙酸、葡萄糖和红糖作为碳源的反硝化作用表现出不同的速率和同位素分馏效应。乙醇的反硝化速率较高，而红糖的反硝化速率较低。这一现象可能与不同碳源的可利用性、反应速率以及微生物对不同碳源的偏好有关。此外，实验还发现，不同碳源对同位素分馏效应的影响存在显著差异。例如，乙醇的同位素富集因子（εN）更为显著，而红糖的同位素富集因子则相对较小。这一差异可能与不同碳源的分子结构、反应路径以及微生物的代谢机制有关。

研究还强调了同位素分馏效应在地下水管理中的应用价值。通过分析同位素分馏效应，科学家们能够更准确地评估反硝化作用的贡献，从而为地下水污染治理提供科学依据。例如，在实验室研究中，利用同位素分馏效应，研究人员能够量化反硝化作用在不同环境条件下的作用强度。这一方法已被广泛应用于生态系统尺度的反硝化作用研究，如在农业流域的水体中，利用同位素分馏效应可以确定反硝化作用在总氮去除中的占比。因此，同位素分馏效应不仅是研究反硝化作用的重要工具，也是评估地下水污染源的关键手段。

此外，研究还关注了不同碳源和DO浓度对反硝化作用的影响机制。例如，在DO浓度为2 mg·L?1时，乙醇、乙酸、葡萄糖和红糖作为碳源的反硝化作用表现出不同的速率和同位素分馏效应。乙醇的反硝化速率较高，而红糖的反硝化速率较低。这一现象可能与不同碳源的可利用性、反应速率以及微生物对不同碳源的偏好有关。同时，实验还发现，不同碳源对同位素分馏效应的影响存在显著差异。例如，乙醇的同位素富集因子（εN）更为显著，而红糖的同位素富集因子则相对较小。这一差异可能与不同碳源的分子结构、反应路径以及微生物的代谢机制有关。

研究团队在实验中采用了多种方法，包括实验柱的建立、同位素分析以及数据处理。实验柱的设计模拟了含水层的条件，包含上层的地下水和下层的沉积物。实验过程中，研究人员通过监测硝酸盐浓度的变化，评估了反硝化作用的效率。同时，利用同位素分析技术，研究人员能够确定反硝化作用对同位素分馏的影响。这些数据不仅有助于理解反硝化作用的机制，也为地下水污染治理提供了科学依据。

研究还指出，反硝化作用的同位素分馏效应可能受到多种环境因素的影响，如pH值、温度、湿度以及碳源的种类。这些因素在不同的实验条件下可能会产生不同的影响，因此需要综合考虑。例如，某些研究发现，pH值的变化可能会影响同位素分馏效应的程度，而温度的变化可能会影响反硝化速率。此外，湿度的变化也可能影响微生物的活性，从而影响反硝化作用的效率。因此，在研究反硝化作用及其同位素分馏效应时，需要全面考虑这些环境因素的影响。

总之，反硝化作用在地下水系统中扮演着至关重要的角色，尤其是在控制硝酸盐污染方面。通过研究不同碳源和DO浓度对反硝化作用的影响，科学家们能够更准确地评估反硝化作用的贡献，从而为地下水污染治理提供科学依据。同位素分馏效应作为研究反硝化作用的重要工具，能够帮助科学家们理解硝酸盐的来源和转化过程，为地下水管理提供关键数据。因此，进一步研究反硝化作用及其同位素分馏效应对于改善地下水水质、保护水资源安全具有重要意义。