综述：废物源稀土元素的生物浸出：结合元分析和预测分析实现规模化的综合方法

《Results in Engineering》：Bioleaching of Waste-Derived Rare Earth Elements: An Integrated Approach with Meta-analysis and Predictive Analytics for Scale-up

本综述系统整合了生物浸出回收废物源稀土元素（REE）的机理研究、微生物性能数据及先进统计与机器学习工具，通过贝叶斯元分析揭示平均回收率达56.2%（95%置信区间：51.1–61.0%）。研究强调真菌（如曲霉、青霉）在有机酸分泌和络合溶解（complexolysis）中的优势，并指出工艺参数（pH、矿浆密度）对回收效率具有最强直接影响（β=0.895）。机器学习模型（支持向量回归SVMR、K近邻回归KNNR）进一步验证了金属含量与微生物协同作用的关键性。该集成框架为工业级REE生物浸出提供了数据驱动的优化路径，推动循环经济发展。

　　

废物源稀土元素的生物浸出技术：从机理到规模化展望

摘要

稀土元素（REE）作为现代科技产业的关键材料，其可持续回收技术备受关注。生物浸出技术利用微生物代谢活动从电子废物（e-waste）、粉煤灰等二次资源中溶解回收REE，具有能耗低、环境友好等优势。本文通过整合元分析、结构方程模型（SEM）与机器学习（ML）方法，系统评估了生物浸出的效率、机理及规模化潜力。

1. 微生物群落对浸出效率的影响

真菌（如Aspergillus niger、Penicillium simplicissimum）在REE浸出中表现突出，其通过分泌柠檬酸、草酸等有机酸实现络合溶解（complexolysis），对轻稀土（LREE：La–Sm）的回收率可达60–76%。酸ophilic细菌（如Acidithiobacillus ferrooxidans）则依赖氧化还原溶解（redoxolysis），在酸性条件（pH 1.5–3.0）下通过Fe2?/Fe3?转化促进重稀土（HREE：Eu–Lu + Y）的溶出。微生物群落（如真菌-细菌复合体系）可通过协同作用将回收率提升至76%，但需区分微生物单独作用与预处理（如酸浸、焙烧）的贡献。

2. 工艺参数的关键作用

结构方程模型（SEM）显示，工艺参数（pH、矿浆密度、温度）对REE回收率的直接效应最强（β=0.895）。酸性环境（pH 1.5–3.0）和适度矿浆密度（5–15% w/v）可平衡溶解动力学与微生物活性。温度控制在30–40°C时利于中温微生物（如Acidithiobacillus spp.）的酶活性，而热嗜酸菌（如Sulphobacillus thermosulfidooxidans）在50–70°C下可加速复杂矿物分解。

3. 机器学习优化预测模型

支持向量回归（SVMR）和K近邻回归（KNNR）模型在预测REE回收率中表现优异（R2分别为0.87和0.787）。特征重要性分析表明，铝（Al）、锌（Zn）等伴生金属浓度与真菌存在与否是核心预测因子。例如，真菌分泌的有机酸可选择性络合LREE，而酸ophilic细菌的Fe3?生成能力与HREE回收正相关。这些模型为工艺参数的动态优化提供了数据支撑。

4. 元素选择性浸出机制

不同微生物途径对REE subgroups呈现选择性：真菌驱动的有机酸体系优先溶出La、Ce、Nd等LREE，但可能伴随Al、Fe的共溶解；酸ophilic细菌的氧化环境则利于Dy、Y等HREE的释放，同时易溶出Cu、Zn等贱金属。这种元素特异性为下游分离工艺的设计提供了依据。

5. 规模化挑战与创新路径

当前生物浸出研究多处于技术就绪水平（TRL）1–3（实验室至中试阶段），规模化面临反应动力学慢、菌体流失、废液处理等挑战。未来方向包括：（1）开发合成生物学改良菌株（如强化有机酸合成的工程化Aspergillus niger）；（2）结合生物电化学系统提升浸出速率；（3）通过机器学习实时调控反应器参数（如kLa、ORP）；（4）整合生命周期评价（LCA）与技术经济分析（TEA）评估环境效益与成本。

结论

生物浸出技术通过微生物与废物矩阵的相互作用，为REE的绿色回收提供了可行路径。多学科方法（SEM、ML、元分析）的融合不仅深化了对机理的理解，也为工业级应用奠定了数据驱动的基础。未来需聚焦菌种适配性、反应器设计及下游分离技术的集成，以推动该技术向循环经济模式转型。