将基于人工智能的神经网络建模与实验表征方法相结合，用于研究使用Sargassum fusiforme生物吸附剂对Cd(II)离子的吸附过程

《Environmental Research》：Integrating AI-based neural network modeling with experimental characterization for Cd(II) ion adsorption using Sargassum fusiforme biosorbent

本研究评估了褐藻Sargassum fusiforme对Cd(II)的吸附性能，通过SEM、EDX、FTIR和XRD表征验证吸附机制，实验表明pH 6、2g/L、40min条件下去除率达99.25%，Langmuir模型拟合最佳容量144.87mg/g，伪一级动力学模型和热力学分析表明吸附自发且放热，ANN模型预测准确（R=0.99）。

　　本研究聚焦于一种名为*Sargassum fusiforme*（SF）的褐藻作为生物吸附剂，用于去除水溶液中的镉（Cd）离子。镉污染已成为全球范围内严峻的环境和公共健康问题，尤其在工业废水排放中更为突出。由于镉具有高溶解性，并可通过生物累积迅速进入土壤和水体，因此其对生态系统的潜在危害不容忽视。镉的污染来源广泛，包括采矿、电池生产、化肥和染料制造、发电、废水排放、废物管理以及电镀等人类活动。镉不仅影响植物生长和农业产量，还对水生环境造成破坏，长期暴露更可能引发呼吸系统疾病、骨骼异常、肾脏损伤和癌症风险。因此，开发高效、经济、可持续的镉污染治理技术显得尤为重要。

传统的重金属去除方法，如物理吸附、离子交换、膜技术等，虽然在某些情况下有效，但往往存在成本高、操作复杂、适用性有限等问题。相比之下，生物吸附作为一种新兴的替代方案，因其原料来源广泛、成本低廉、无有害副产物、吸附性能优异等特点，逐渐受到关注。生物吸附利用天然的生物材料，如真菌、细菌、藻类和植物基材料，这些材料富含能够与重金属离子结合的官能团，例如羟基、羧基和硫酸基。特别是海藻，因其独特的生物化学组成和可再生性，被认为是去除重金属污染的优选材料。

本研究选用的*Sargassum fusiforme*（SF）是一种在印度泰米尔纳德邦海岸线附近自然丰富的海藻。其主要成分包括56.8%的碳水化合物，主要是藻多糖如岩藻多糖和藻酸。这些多糖不仅具有较高的吸附能力，还能够通过其丰富的官能团与镉离子发生有效的结合。此外，SF中含有0.50%的粗脂肪，其较低的疏水性减少了对吸附过程的干扰，从而提升了吸附效率。虽然碳水化合物含量占主导地位，但SF中还含有4.65%的粗蛋白，这些蛋白提供了额外的氨基酸基团，进一步增强了其对重金属的吸附能力。

为了确保研究的准确性，本研究在实验前对SF进行了详细的成分分析。通过扫描电镜（SEM）、能谱分析（EDX）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）和X射线衍射（XRD）等技术对SF的表面特性进行了表征。实验结果显示，经过吸附后，SF的形态发生了明显变化，并在EDX光谱中出现了明显的镉峰，表明镉离子已被成功吸附。这些表征手段为理解SF的吸附机制提供了重要的基础信息，有助于进一步优化其在实际废水处理中的应用。

实验采用批次吸附法，通过调整pH值、吸附剂量、接触时间和初始镉浓度等参数，评估SF对镉离子的去除效率。实验结果表明，在pH值为6、吸附剂量为2 g/L、接触时间为40分钟、初始镉浓度为20 mg/L的条件下，SF的去除效率达到了99.25%。这表明SF在特定条件下具有极高的吸附能力，能够高效去除水中的镉离子。同时，吸附数据与Langmuir等温模型拟合良好，说明镉离子在SF表面的吸附行为符合单层吸附的特征，最大吸附容量为144.87 mg/g。这进一步验证了SF作为高效吸附剂的潜力。

此外，本研究还通过动力学模型分析了镉离子的吸附过程。结果表明，该过程符合伪一级动力学模型，说明吸附速率随时间逐渐减缓，最终达到平衡。动力学分析不仅有助于理解吸附过程的速率变化，还能够为优化吸附条件提供理论依据。同时，热力学分析显示，镉离子的吸附过程是放热且自发进行的，表明该过程在较低的温度下更为有利，并且在实际应用中具有较高的可行性。

为了进一步提高吸附效率的预测能力和优化吸附过程，本研究引入了人工神经网络（ANN）模型。通过训练、验证和测试数据集，ANN模型在预测吸附效率方面表现出优异的准确性，其R值达到了0.99。这表明ANN模型能够有效模拟SF在不同条件下的吸附行为，为实际废水处理提供了有力的工具。此外，SF还表现出良好的再生能力，在八次吸附-解吸循环后，仍能保持超过60%的初始吸附效率。这一特性使其在实际应用中具备较高的可持续性，能够满足废水处理的长期需求。

尽管本研究取得了显著成果，但在实际应用中仍存在一些局限性。例如，实验主要在实验室环境下进行，未考虑真实废水系统中复杂的环境因素，如pH值波动、温度变化以及共存离子和有机物的影响。因此，未来的研究需要进一步探索SF在真实废水处理中的应用效果，包括中试规模和连续流动生物过滤系统的实验。此外，目前的吸附模型主要基于线性假设，未能充分考虑非线性相互作用，这可能影响预测的准确性。因此，开发更为复杂的吸附模型，以更精确地模拟镉离子的吸附行为，是未来研究的重要方向。

从长远来看，本研究提出的将绿色生物吸附技术与人工智能模型相结合的方法，为解决镉污染问题提供了新的思路。这种方法不仅能够提高吸附效率的预测能力，还能减少实验次数，提高研究效率，同时为实际废水处理提供可扩展的解决方案。通过将自然海藻的吸附能力与AI技术的预测能力相结合，本研究引入了一种兼具环境友好性和技术先进性的策略，为未来污水处理技术的发展提供了有益的参考。

在实验方法上，本研究对镉离子溶液进行了标准化处理。首先，配制镉硝酸盐（Cd(NO?)?）的母液，将其溶解于1 L的蒸馏水中，得到浓度为1000 ppm的镉离子溶液。随后，通过适当稀释，制备不同浓度的镉离子溶液。为了保持溶液的pH值稳定，使用0.1N的盐酸（HCl）和氢氧化钠（NaOH）对溶液进行调节。最后，通过原子吸收光谱（AAS）测定溶液中镉离子的浓度，确保实验数据的准确性。

在生物吸附剂的制备方面，本研究采用了一种简便且环保的方法。首先，采集新鲜的*Sargassum fusiforme*，然后进行清洗、干燥和粉碎处理，以获得均匀的粉末状吸附剂。随后，通过筛分确保吸附剂颗粒大小的一致性，从而提高吸附效率。此外，为了进一步增强SF的吸附能力，本研究还对吸附剂进行了化学处理，如酸洗和碱洗，以去除杂质并激活其表面官能团。这些预处理步骤对于提高SF的吸附性能至关重要，能够使其在实际应用中发挥更大的作用。

在吸附性能的评估方面，本研究采用了一系列实验参数进行优化。通过调整pH值、吸附剂量、接触时间和初始镉浓度，研究了这些因素对吸附效率的影响。实验结果显示，pH值对吸附效率有显著影响，其中在pH值为6时，吸附效率达到最高。吸附剂量的增加也会提高去除效率，但达到一定浓度后，去除效率的增长趋于平缓。接触时间的延长有助于提高吸附效率，但当达到平衡时间后，吸附速率下降。这些实验结果表明，SF在特定条件下能够高效去除镉离子，为实际应用提供了重要的参数依据。

在吸附机制的研究方面，本研究通过多种分析手段探讨了镉离子与SF之间的相互作用。SEM和EDX分析显示，镉离子的吸附导致SF表面发生显著的形态变化，并在EDX光谱中出现了明显的镉峰，表明镉离子已被成功吸附。FTIR和XRD分析进一步揭示了SF表面官能团的分布情况以及其晶体结构的变化，为理解吸附机制提供了理论支持。这些分析结果表明，镉离子与SF的吸附行为不仅涉及物理吸附，还可能包含化学吸附，这为优化吸附条件和提高吸附效率提供了重要的依据。

在吸附过程的动力学研究方面，本研究采用了伪一级动力学模型进行分析。实验结果表明，镉离子的吸附速率随时间逐渐减缓，最终达到平衡。这说明吸附过程是一个渐进的过程，且在一定时间内能够达到最佳效果。动力学模型的建立不仅有助于理解吸附过程的速率变化，还能够为实际应用提供优化方案，如调整吸附时间以提高去除效率。

在热力学分析方面，本研究探讨了吸附过程的能量变化。实验结果显示，镉离子的吸附过程是放热且自发进行的，表明该过程在较低的温度下更为有利，并且在实际应用中具有较高的可行性。此外，热力学分析还表明，吸附过程在一定条件下能够达到较高的驱动力，这为实际应用提供了理论支持。

在实际应用方面，本研究不仅关注SF的吸附性能，还探讨了其在废水处理中的可持续性。实验结果显示，SF在八次吸附-解吸循环后仍能保持超过60%的初始吸附效率，表明其具有良好的再生能力。这一特性使其在实际应用中具备较高的经济性和可行性，能够满足废水处理的长期需求。此外，SF的低成本和易获取性也使其在资源有限的地区具有更大的应用潜力。

本研究还提出了将生物吸附与人工智能模型相结合的创新方法。这种方法不仅能够提高吸附效率的预测能力，还能减少实验次数，提高研究效率，同时为实际废水处理提供可扩展的解决方案。通过将自然海藻的吸附能力与AI技术的预测能力相结合，本研究引入了一种兼具环境友好性和技术先进性的策略，为未来污水处理技术的发展提供了有益的参考。

综上所述，本研究通过系统实验和多种分析手段，评估了*Sargassum fusiforme*作为生物吸附剂在去除镉离子方面的潜力。实验结果表明，SF在特定条件下能够高效去除镉离子，并且其吸附过程符合Langmuir等温模型，表明其具有单层吸附的特征。此外，SF的吸附过程符合伪一级动力学模型，表明其吸附速率随时间逐渐减缓。热力学分析进一步显示，吸附过程是放热且自发进行的。这些结果表明，SF在镉离子去除方面具有较高的效率和可行性。

为了进一步提高吸附效率的预测能力和优化吸附过程，本研究引入了人工神经网络（ANN）模型。通过训练、验证和测试数据集，ANN模型在预测吸附效率方面表现出优异的准确性，其R值达到了0.99。这表明ANN模型能够有效模拟SF在不同条件下的吸附行为，为实际废水处理提供了有力的工具。此外，SF的再生能力也使其在实际应用中具备较高的可持续性，能够满足废水处理的长期需求。

本研究的结果不仅为镉污染治理提供了新的思路，还为未来污水处理技术的发展提供了重要的参考。通过将绿色生物吸附技术与人工智能模型相结合，本研究引入了一种兼具环境友好性和技术先进性的策略，为解决重金属污染问题提供了创新的解决方案。这种综合方法不仅能够提高吸附效率的预测能力，还能减少实验次数，提高研究效率，同时为实际废水处理提供可扩展的框架。