模糊聚类回归模型优化菜籽秆活性炭成本与双氯芬酸吸附性能研究

《Results in Engineering》：Integrating Fuzzy Clustering and Regression Models to Optimize Cost and Performance of Canola-Derived Activated Carbon for Diclofenac Adsorption

本研究针对废水处理中药物污染物去除的难题，通过整合模糊聚类分析(FCA)和模糊回归技术，系统优化了以菜籽秆为原料的活性炭(AC)生产工艺。研究人员发现低温碳化(300°C)结合短时处理(60分钟)的Cluster 2方案可实现33-40%的能耗节约，同时保持高达89 mg g?1的双氯芬酸吸附容量。该研究为可持续水处理材料开发提供了创新方法，对推动循环经济策略具有重要实践意义。

　　

随着全球药物消耗量的不断增加， pharmaceutical emerging contaminants (药物新兴污染物)在水环境中的检出频率日益升高。其中，双氯芬酸(Diclofenac)作为最常用的非甾体抗炎药(NSAID)，其环境残留已对生态系统构成潜在威胁。传统活性炭生产成本高、能耗大，制约了其在废水处理中的大规模应用。为此，伊朗Fasa大学的研究团队在《Results in Engineering》发表了一项创新研究，通过整合模糊聚类分析(FCA)和模糊回归模型，成功开发出从菜籽秆中可持续生产高性能活性炭的优化工艺。

研究团队采用模糊聚类分析(FCA)对32种合成条件进行系统分类，结合模糊回归技术建立工艺参数与性能指标的定量关系。通过批量吸附实验考察了pH值(2-10)、吸附剂用量(0.1-2 g L^?1)和接触时间(0-300分钟)等操作条件的影响，并利用固定床柱实验验证实际水基质中的处理效果。表征手段包括BET比表面积分析、FTIR光谱分析和吸附动力学模型拟合。

3.1. BET比表面积和双氯芬酸吸附容量与AC生产参数的关系

研究表明，提高碳化温度(300-600°C)和活化温度(500-800°C)可显著增强吸附性能，在600°C碳化和800°C活化条件下获得最大BET比表面积(560 m2 g?1)和吸附容量(89 mg g?1)。延长碳化时间从60分钟至120分钟同样促进孔隙发育，归因于更充分的挥发性物质分解和表面官能团形成。

3.2. 模糊聚类

Silhouette系数分析确定最优聚类数为3(得分>0.80)。Cluster 2在低温碳化(300°C)条件下表现出最强隶属度(概率≥0.885)，代表低能耗生产路径；而Cluster 1专属于高温条件(600°C碳化配合600-800°C活化)，产生独特产品特性。模糊边界的存在揭示了参数间的复杂相互作用。

3.3. 模糊回归

模糊回归模型精确预测了BET比表面积(R2=0.998)和吸附容量(R2=0.999)。关键发现包括：碳化温度每升高1°C，BET增加0.4695-0.6069单位；活化温度敏感性为0.136-0.3305单位/°C。这些边界模型为工艺优化提供了可靠的不确定性量化。

3.4. 吸附实验

溶液pH值强烈影响吸附效率，在pH 2时达到峰值(90%)，这源于AC表面正电荷(pH_pzc=8.3)与双氯芬酸分子(pKa=4.2)之间的氢键作用、π-π堆积和疏水效应。吸附过程在120分钟内达到平衡，符合伪二级动力学模型，表明化学吸附主导作用机制。

3.5. 动力学、平衡和热力学研究

Langmuir-Freundlich模型最佳描述吸附等温线(R2=99.24)，最大容量达115.67 mg g?1。热力学参数(ΔH°=-52 kJ mol?1, ΔG°<0)证实过程为自发放热。竞争吸附实验进一步揭示π-π相互作用贡献最大(28.1%抑制率)，其次为氢键(22.1%)和静电作用(15.0%)。

3.6. 固定床柱吸附性能与建模

在超纯水中突破时间达33小时，动态容量为80.2 mg g?1；而实际地表水中NOM(天然有机物)竞争使容量降低39%，凸显实际应用的挑战。Thomas模型和Yoon-Nelson模型有效预测了柱操作参数。

3.7. 可重复使用性和再生研究

经过5次吸附-解吸循环，AC在超纯水中保持91.4%初始效率，地表水中为62.1%。FTIR光谱显示吸附机制的可逆性，但NOM导致的孔隙堵塞是性能衰减的主因。

3.12. 通过FCA实现活性炭生产的成本效益优化

技术经济评估表明，Cluster 2方案(300°C碳化，500-800°C活化)的生产成本仅$0.60-1.00/kg，较商业AC降低60-70%。蒙特卡洛模拟验证了该路径在规模化生产中的经济可行性。

该研究首次将模糊聚类与回归分析应用于生物质活性炭生产优化，建立了性能-成本-可持续性的多维平衡框架。菜籽秆AC的高效吸附性能、优良再生特性和显著成本优势，为农业废弃物资源化提供了典范。未来工作可拓展至其他新兴污染物，并通过机器学习进一步细化工艺边界，推动水处理技术的绿色革新。