一项关于中国地下水中常见农药的发生情况、驱动因素及暴露评估的全国性研究

《Journal of Contaminant Hydrology》：A nationwide study on the occurrence, driving factors and exposure assessment of typical pesticides in groundwater in China

电化学沉淀结合机器学习模型优化地下水硝酸盐去除，梯度提升树模型表现最佳，R2达0.9924，最优条件下能耗分别为0.46、0.55、0.25美元/立方米。

　　本研究聚焦于通过机器学习（ML）模型优化和预测电凝聚（EC）过程中的能耗，从而实现地下水硝酸盐（NO??）去除的高效与可持续。在当前全球水资源日益紧张的背景下，地下水污染问题尤为突出，尤其是由人类活动引起的硝酸盐污染。硝酸盐作为常见的地下水污染物，其来源包括农业施肥、工业排放以及城市污水等，严重威胁饮用水安全和生态环境健康。因此，寻找一种经济高效、环境友好的地下水处理技术成为科研与工程领域的关键任务。

电凝聚作为一种新兴的水处理技术，因其在去除多种污染物方面的优异表现而受到广泛关注。与传统的离子交换、反渗透或化学凝聚等方法相比，电凝聚具有污泥产量低、成本低廉以及操作简便等优势。更重要的是，该技术可以通过牺牲电极的溶解产生凝聚剂，进而实现污染物的稳定与聚集，便于后续的浮选或沉淀去除。研究表明，电凝聚在去除砷、氟、苯酚以及硝酸盐等污染物方面表现出色，尤其在硝酸盐去除方面，优化后的电凝聚系统可达到超过90%的去除效率，这使其成为一种极具潜力的分布式水处理解决方案。

然而，电凝聚技术在实际应用中也面临一些挑战。例如，电极钝化现象可能导致处理效率下降，高电流密度下的能耗问题限制了其大规模推广，而污泥处理和管理则增加了系统的复杂性。为了解决这些问题，研究人员逐渐将目光转向统计优化方法和机器学习技术。通过这些数据驱动的建模方法，不仅可以更精确地预测电凝聚系统的性能，还能在复杂的参数交互中找到最优操作条件，从而提升处理效率并降低运行成本。

本研究通过对比多种机器学习模型，包括线性回归（LR）、支持向量回归（SVR）、梯度提升（GB）、K-最近邻（KNN）、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）、多层感知机回归器（MLPR）以及决策树（DT），评估其在电凝聚过程中的预测能力。结果表明，梯度提升模型（GB）在硝酸盐去除预测方面表现最为出色，其决定系数（R2）达到0.9924，均方误差（MSE）为0.0135，均方根误差（RMSE）为0.1164，平均绝对百分比误差（MAPE）为8.7418。这些数值不仅反映了模型的高精度，也说明了其在处理非线性关系方面的强大能力。相比之下，线性回归模型虽然具有较高的R2值，但其对线性关系的依赖性以及对异常值的敏感性使其在实际应用中略显不足。

为了进一步提升电凝聚系统的可持续性，本研究还探讨了将光伏（PV）能源与电凝聚过程相结合的可行性。太阳能作为一种可再生能源，具有显著的环境优势，能够有效减少碳足迹并降低对传统能源的依赖。然而，太阳能的间歇性特征和初始投资成本是其应用过程中需要克服的主要障碍。通过引入机器学习模型对太阳能辐射进行准确预测，可以优化光伏系统的能量输出，确保电凝聚过程获得稳定的能源供应。此外，研究还发现，在使用光伏能源驱动电凝聚系统的情况下，特定的能耗水平分别对应于0.46、0.55和0.25美元/立方米的操作成本，这为推广该技术提供了重要的经济依据。

在实验设计方面，本研究采用玻璃反应器（尺寸为100×100×250毫米）作为电凝聚装置，其中包含了七块铝电极和四块铁电极。实验过程中，通过控制电解时间、电流密度和电极类型等关键参数，研究了它们对硝酸盐去除效率的影响。实验结果表明，随着电解时间的延长，溶液中的Al3?离子逐渐增加，从而提高了硝酸盐的去除速率。此外，pH值作为影响电凝聚性能的重要因素，其调整对于维持处理过程的稳定性至关重要。通过对这些参数的系统分析，研究确定了实现硝酸盐去除效率超过许可限值的最佳操作条件。

在统计建模方面，本研究采用了响应面法（RSM）结合Box-Behnken设计（BBD）的方法，对电凝聚过程的多个操作参数进行了全面评估。这种统计优化方法能够揭示不同参数之间的交互作用，并帮助研究人员找到最优的处理方案。通过结合机器学习模型与统计优化技术，研究不仅提升了硝酸盐去除预测的准确性，还为电凝聚系统的实际应用提供了科学依据。

本研究的创新点在于其将机器学习与太阳能能源系统相结合，构建了一种新型的地下水处理方案。这种方案不仅考虑了处理效率的提升，还兼顾了经济成本和环境可持续性。通过引入数据驱动的建模方法，研究人员能够更精确地预测电凝聚系统的性能，并据此优化操作条件，从而实现更低的能耗和更高的去除效率。此外，研究还强调了模型选择的重要性，指出梯度提升模型在处理复杂非线性关系方面具有显著优势，而线性回归模型则更适合用于初步分析或简单场景下的预测。

本研究的结论不仅验证了电凝聚技术在硝酸盐去除方面的有效性，还展示了其与机器学习和太阳能能源结合的潜力。通过模型比较和预测性能分析，研究证明了基于机器学习的优化策略在提升电凝聚系统效率方面的价值。同时，实验结果表明，通过合理选择电极类型和优化操作参数，可以显著降低运行成本并提高处理效果。这种结合数据驱动技术和可再生能源的水处理方案，为解决偏远地区和资源匮乏地区的地下水污染问题提供了新的思路。

此外，本研究还强调了模型评估的重要性。不同的机器学习模型在处理非线性关系和复杂数据时表现出不同的性能，因此选择合适的模型对于提高预测准确性至关重要。梯度提升模型因其能够处理多种非线性关系，展现出优于其他模型的预测能力。相比之下，其他模型如随机森林和决策树虽然在某些情况下表现良好，但在捕捉复杂交互关系方面仍存在局限。因此，研究建议在实际应用中优先考虑梯度提升模型，特别是在需要精确预测和优化处理条件的场景下。

为了确保研究的科学性和可重复性，本研究采用了严格的实验设计和数据分析方法。实验过程中，研究人员对多个关键参数进行了系统分析，包括电解时间、电流密度和电极类型，并通过统计优化方法确定了最佳操作条件。这些参数的优化不仅提高了硝酸盐去除效率，还有效降低了能耗和操作成本。通过对比不同模型的预测结果，研究进一步验证了模型在实际应用中的可靠性，并为未来的研究提供了重要的参考。

综上所述，本研究通过机器学习模型和统计优化方法的结合，为电凝聚技术在地下水处理中的应用提供了新的视角。研究不仅证明了该技术在硝酸盐去除方面的有效性，还展示了其与太阳能能源系统的协同潜力。这种集成化的水处理方案，能够有效应对地下水污染问题，同时降低环境影响和经济负担，为可持续水资源管理提供了可行的路径。未来的研究可以进一步探索不同电极材料和操作条件的组合，以提高处理效率并扩大该技术的应用范围。