利用橡木生物炭处理生活污水：过滤柱性能、影响因素及机器学习预测

《Environmental Science: Water Research & Technology》：Domestic wastewater treatment using oakwood biochar: filter column performance, influencing factors, and machine learning predictions

研究评估了颗粒尺寸（细/大）和水力条件（间歇/连续）对生物炭滤池处理septic系统废水的影响。结果表明细颗粒生物炭对TN、NH4+、COD和TOC去除率最高（分别为50.47%、69.25%、53.83%、67.85%），但过滤速率低（0.051±0.006 m/h）且易堵塞；大颗粒虽处理量大但效率较低。开发的机器学习模型对COD和TN去除预测准确（R2>0.80）。建议优先采用大颗粒生物炭设计滤池，结合植被和土工布延长使用寿命，未来需优化细颗粒抗堵性和理解生物膜作用机制。

　　

化粪池系统往往超出所在地区的土壤处理能力，导致系统故障以及大量污染物排放到地表水和地下水中。因此，需要经济高效的后续处理方案来保护公众健康和环境。生物炭作为一种碳质吸附剂，能够有效处理化粪池出水。然而，目前关于这一主题的研究较少，主要集中在生物炭对人工湿地性能的提升作用上，而忽视了其作为过滤材料的潜力，尤其是对于过滤堵塞和颗粒大小等关键设计因素的影响。此外，水流条件对污染物去除效果的影响以及有效的污染物去除模型也尚未得到充分探索。为了为生物炭过滤器的试点规模设计提供依据，我们评估了颗粒大小和水流条件（间歇式、连续式）对过滤器性能和使用寿命的影响。研究表明，细颗粒生物炭在去除营养物质和有机物方面表现最佳（总氮（TN）去除率为50.47%、铵离子69.25%、化学需氧量（COD）53.83%、总有机碳67.85%），但过滤速率最低（0.051 ± 0.006 m3·h?1），且更容易发生堵塞。相比之下，大颗粒生物炭在同一时间内处理的废水体积是细颗粒生物炭的8倍以上。我们开发的逐步聚类推断模型能够准确预测COD和TN的去除率（R2 > 0.80）。研究结果表明，有效的生物炭过滤器设计应优先选择大直径过滤器以最大化表面积，从而降低压力损失，并利用植被和土工织物延长使用寿命。未来的研究应重点关注减少细颗粒生物炭的堵塞问题、理解生物膜的形成机制，以及改进生物炭以提升污染物去除效果。本研究为优化生物炭过滤器处理化粪池出水提供了宝贵的见解。