微塑料污染影响了湖泊沉积物中碳（C）和氮（N）功能潜能的随机组合过程，并使其预测结果产生偏差

《Journal of Environmental Chemical Engineering》：Microplastic pollution steers stochastic assembly and biases predicted C–N functional potentials in lake sediments

悬浮颗粒电凝聚去除机理与动态模型构建

　　电凝聚（Electrocoagulation, EC）技术作为一种高效的水处理方法，近年来受到了广泛关注。其核心优势在于无需引入外部化学絮凝剂，从而避免了二次污染的风险，同时具备操作简便、成本低廉、处理效率高等特点。在实际应用中，悬浮沉积物的去除是EC技术的关键环节之一，这些沉积物不仅影响水体的透明度和水质，还可能携带重金属和有机污染物，对生态环境构成潜在威胁。因此，深入研究EC过程中悬浮沉积物的吸附与聚集行为，对于优化处理工艺、提高去除效率以及实现能源消耗的合理控制具有重要意义。

本研究通过室内实验和动态建模的方法，系统探讨了EC技术在悬浮沉积物去除过程中的吸附与聚集行为。研究中，采用响应面法（Response Surface Methodology, RSM）对电流密度、电极间距、初始浓度和反应时间等关键参数进行了优化，以确定在去除效率与能耗之间达到最佳平衡的条件。实验结果表明，当电流密度为16.94 A/m2、电极间距为2.50 cm、初始浓度为2326.91 mg/L、反应时间为37 min时，悬浮沉积物的去除率达到98.1459%，能耗为0.5367 Wh。通过对实验数据的验证，发现模型预测结果与实际测量值高度吻合，其中去除率的预测值为97.9959%，能耗为0.5688 Wh，进一步证明了该模型的可靠性。

在传统的水处理动力学模型中，伪一阶（Pseudo-First-Order, PFO）和伪二阶（Pseudo-Second-Order, PSO）模型被广泛用于描述污染物的去除过程。然而，这些模型在解释悬浮沉积物浓度变化时表现出一定的局限性。为此，本研究引入了Sigmoid函数来模拟ζ电位的动态变化，并结合法拉第定律和吸附等温模型，构建了三种复合动力学模型：Langmuir-F-ζ、Freundlich-F-ζ和Temkin-F-ζ。其中，Langmuir-F-ζ模型在拟合效果上表现最佳，其决定系数（R2）达到0.9916，均方根误差（RMSE）为48.144，Akaike权重为1。该模型能够准确反映EC过程中“初始阶段反应缓慢—中间阶段反应加速—后期阶段反应趋于稳定”的动力学行为，从而为深入理解EC机制提供了理论依据。

ζ电位作为衡量颗粒表面电荷状态的重要参数，对颗粒的聚集行为具有显著影响。在EC过程中，电极的溶解会生成金属离子和氢氧化物复合物，这些物质能够作为原位形成的絮凝剂，吸附悬浮颗粒。同时，阳极和阴极的气体析出（如氧气和氢气）也会通过电浮选效应促进低密度颗粒的聚集与去除。然而，传统的动力学模型往往忽略了ζ电位变化对反应速率的动态调控作用，导致其在描述复杂机制时表现出一定的不足。因此，本研究通过引入ζ电位修正项，将电荷变化对颗粒聚集行为的调控作用纳入动力学模型的构建中，从而提高了模型的物理解释力和预测精度。

在实验设备与材料方面，本研究使用了一台尺寸为220 mm × 220 mm × 140 mm的EC反应器，其有效容积为6.776 L。反应系统由两块尺寸为165 mm × 180 mm × 4 mm的矩形铝电极组成。为了确保实验的准确性，每次实验前均对电极进行打磨、清洗和干燥处理，并采用阳极-阴极切换的方法以减少电极钝化的干扰。实验过程中，使用高精度数字直流电源（电流范围0-30 A，电压范围0-30 V，调整步长为0.01 A和0.01 V）来维持稳定的电流条件。此外，实验中还采用了多种检测手段，包括浊度测定、电导率分析以及ζ电位测量，以全面评估EC过程的性能。

在RSM建模与验证方面，本研究设计了一套详细的实验方案，并利用Design Expert 8.0.6软件对实验数据进行回归分析，以量化不同参数对去除率和能耗的影响。分析结果表明，回归模型对去除率和能耗的预测具有极高的显著性，而缺乏拟合度的检验结果不显著，说明模型能够很好地拟合实验数据，且具有良好的泛化能力。这一结果为后续的动力学模型构建提供了坚实的基础，并验证了模型在实际应用中的可行性。

为了进一步提升模型的预测能力和解释力，本研究还采用了Akaike信息准则（AICc）和Akaike权重作为模型评价指标，对不同复合模型进行了比较分析。通过这些指标，可以有效识别出在EC过程中表现最优的模型，并评估其在不同参数条件下的适用性。此外，还进行了Morris全局敏感性分析，以确定对去除率影响最大的关键控制因素。分析结果表明，ζ电位修正系数（β）和电流强度（I）是影响去除率的主要因素，这为EC技术的优化提供了重要的理论支持。

在实验结果的分析中，本研究发现，EC过程中悬浮沉积物的去除行为具有明显的阶段特征。在初始阶段，由于颗粒表面电荷的动态变化，反应速率较低；随着反应的进行，颗粒之间的相互作用逐渐增强，反应速率加快；而在后期，反应趋于稳定，去除率基本达到最大值。这种阶段性的反应行为不仅与ζ电位的演变密切相关，还受到电极材料、电流密度、电极间距以及初始浓度等参数的影响。因此，构建一个能够准确反映这一阶段特征的动力学模型，对于理解EC机制和优化处理工艺至关重要。

本研究的创新之处在于，首次将ζ电位的动态变化纳入动力学模型的构建中，并结合法拉第定律和吸附等温理论，提出了基于ζ电位修正的复合动力学模型。该模型不仅能够准确描述EC过程中悬浮沉积物的去除行为，还能够揭示电荷变化对颗粒聚集和去除效率的调控作用。通过引入Sigmoid函数，模型成功模拟了ζ电位随时间变化的非线性特征，从而提高了对复杂反应过程的解释能力。

此外，本研究还强调了ζ电位在EC过程中的重要性。由于悬浮沉积物通常带有负电荷，电荷之间的静电排斥作用会显著影响颗粒的聚集行为。因此，在EC过程中，通过调节电流密度和电极间距，可以有效改变电极表面的电荷分布，进而影响颗粒的吸附与聚集过程。这种调控机制不仅有助于提高去除效率，还能够降低能耗，实现资源的高效利用。

在实际应用中，EC技术的优化不仅需要关注去除效率，还需要考虑能源消耗和经济成本。因此，本研究通过RSM对关键参数进行了系统优化，以在去除效率和能耗之间找到最佳平衡点。优化结果表明，当电流密度为16.94 A/m2、电极间距为2.50 cm、初始浓度为2326.91 mg/L、反应时间为37 min时，EC技术能够实现较高的去除率，同时保持较低的能耗。这一结果为EC技术在实际工程中的应用提供了重要的参考依据。

为了进一步验证模型的可靠性，本研究还进行了实验数据的对比分析。实验测量结果与模型预测结果高度一致，其中去除率的预测值为97.9959%，能耗为0.5688 Wh，与实际测量值非常接近。这表明，基于ζ电位修正的动力学模型能够准确反映EC过程中的关键物理机制，并具备良好的预测能力。这一模型的建立不仅有助于深入理解EC技术的运行原理，还能够为后续的工艺优化和智能控制提供理论支持。

本研究的结论表明，基于ζ电位修正的动力学模型能够有效描述EC过程中悬浮沉积物的去除行为，并揭示电荷变化对反应速率的动态调控作用。此外，通过Morris敏感性分析，研究还明确了影响去除率的主要因素，即ζ电位修正系数（β）和电流强度（I）。这些发现为EC技术的进一步发展和应用提供了重要的理论依据和实践指导。

在未来的应用中，基于ζ电位修正的动力学模型可以作为EC技术优化和智能控制的重要工具。通过该模型，可以更精确地预测不同操作条件下的去除效率和能耗，从而为实际工程中的参数选择提供科学依据。此外，该模型还可以用于指导EC反应器的设计和运行，以提高处理效果并降低运行成本。随着水处理技术的不断发展，EC作为一种绿色、高效的处理方法，有望在更多领域得到推广和应用。

本研究的作者团队由五位研究人员组成，他们在不同方面贡献了自己的专业力量。Wenwen Bai负责论文的撰写与审阅、验证、指导、方法设计、实验实施、资金获取以及概念设计；Jiahua Wei则参与了论文的撰写与审阅、验证和指导；Yifeng Liu负责论文的撰写与审阅、原始撰写、数据可视化、软件开发、方法设计和实验实施，同时负责数据的整理与管理；Zhen Qiao和Shangyao Du分别参与了数据可视化和数据整理工作。他们的共同努力使得本研究得以顺利完成，并取得了具有重要意义的成果。

在研究过程中，团队还得到了多项基金的支持，包括国家自然科学基金（No.52209092）、青海省科技厅自然科学基金（Grant No. 2023-ZJ-971Q）、青海大学科研能力提升项目（Grant Nos. 2025KTST07, 4211020322）以及宁夏回族自治区科技厅自然科学基金（Grant No. 2024BEG02034）。这些资金的投入为实验的顺利进行提供了保障，并支持了模型的构建与验证。

综上所述，本研究通过实验与建模相结合的方法，系统探讨了EC技术在悬浮沉积物去除过程中的动力学行为，并提出了基于ζ电位修正的复合动力学模型。该模型不仅能够准确反映EC过程中的关键物理机制，还能够为工艺优化和能源评估提供理论支持。研究结果表明，通过合理调节电流密度、电极间距、初始浓度和反应时间等参数，EC技术能够实现高效的悬浮沉积物去除，同时保持较低的能耗。这些发现为EC技术的进一步发展和应用提供了重要的参考依据，并有望在未来的水处理工程中发挥更大的作用。