基于深度模糊神经网络（Deep Fuzzy-NN）的模型，用于预测在碱性改性生物炭柱中锌（Zn(II)）的吸附行为：结合实验与计算分析

《Environmental Research》：Deep Fuzzy-NN modeling for the prediction of Zn(II) adsorption in columns using alkaline modified biochar: Integrated experimental and computational insights

锌离子去除效率预测中深度模糊神经网络模型优化及性能分析。采用碱性活化 neem bark 生物炭，对比传统 ANN 与 DFNN 模型，DFNN 在 Sugeno 基础上通过 81 条模糊规则实现 R2=0.9999，误差 0.00335，残差分析验证准确性，混合优化算法提升预测精度和计算效率。

　　在当前环境污染日益加剧的背景下，吸附技术作为去除重金属污染的一种重要手段，得到了广泛的关注。特别是针对锌离子（Zn(II)）这类具有较高毒性和广泛环境分布的污染物，其去除效率的预测对于优化吸附系统的运行具有重要意义。传统的吸附模型，如基于机制方程的模型，往往由于吸附过程的非线性和动态特性而难以准确预测。因此，越来越多的研究者开始探索人工智能（AI）和机器学习技术在吸附过程建模中的应用，以提高预测的准确性和效率。

近年来，人工神经网络（ANN）因其强大的非线性拟合能力和对复杂系统的建模能力，成为吸附过程预测的热门工具。然而，传统的ANN模型在处理非线性数据时仍存在一定的局限性，尤其是在输入数据存在不确定性的情况下，其预测精度往往受到较大影响。为了解决这一问题，研究者们开始尝试将模糊逻辑（Fuzzy Logic）与神经网络相结合，构建更为强大的混合模型，如自适应神经模糊推理系统（ANFIS）。这类模型不仅能够处理非线性问题，还能在一定程度上反映系统中变量之间的模糊关系，从而提高预测的准确性。

在这一背景下，深模糊神经网络（Deep Fuzzy Neural Network, DFNN）作为一种新兴的混合建模方法，逐渐受到关注。DFNN通过引入多层结构，增强了模型的表达能力和学习能力，使其能够更有效地捕捉吸附过程中的复杂动态关系。与传统的单层神经网络相比，DFNN在处理高维数据和非线性关系方面表现出更强的适应性，从而为吸附过程的精准预测提供了新的思路。

本研究聚焦于使用碱活化构树皮生物炭作为吸附剂，通过DFNN模型预测其对Zn(II)的去除效率。研究团队首先对构树皮进行了碱活化处理，以增强其表面功能团，提高吸附能力。随后，采用扫描电子显微镜（SEM）对活化后的生物炭进行表征，发现其具有高度的孔隙结构和不规则的表面形态，这些特性有利于提高吸附效率。通过实验测定，研究团队获得了不同条件下Zn(II)的去除数据，并利用这些数据对模型进行训练和验证。

在模型构建过程中，研究团队对比了传统ANN模型和DFNN模型的预测性能。传统ANN模型虽然在一定程度上能够模拟吸附过程，但由于其结构相对简单，难以充分捕捉吸附过程中的非线性动态变化，因此在预测精度上存在明显不足。实验数据显示，传统ANN模型在使用Levenberg-Marquardt算法进行训练后，其预测精度仅达到R2值为0.4670，表明其在处理复杂吸附数据时的局限性。相比之下，DFNN模型通过集成基于Sugeno的推理系统，利用81条模糊规则对吸附过程进行建模，显著提高了预测性能。经过对五种不同隶属函数的比较，研究团队发现Gauss2mf函数在DFNN模型中表现最佳，其预测精度达到R2值为0.9999，同时均方误差（MSE）仅为0.00335，显示出极高的预测准确性和稳定性。

DFNN模型的训练过程在100个epoch内完成，且随着训练的进行，预测误差从初始的0.0125逐渐降低至0.0016，表明模型具有良好的收敛性和稳定性。此外，研究团队还通过残差分析验证了DFNN模型与实验数据之间的匹配程度，发现两者之间的偏差极小，进一步证明了该模型在吸附过程预测中的优越性。与传统ANN模型相比，DFNN模型不仅在预测精度上大幅提升，还在计算效率方面表现出优势，使其成为处理吸附过程复杂数据的理想选择。

通过将模糊逻辑与神经网络相结合，DFNN模型能够更全面地反映吸附过程中的非线性关系和变量间的相互作用。这种集成方法不仅提高了模型的预测能力，还为理解吸附机制提供了新的视角。研究团队指出，DFNN模型在吸附过程中的应用有助于揭示吸附行为与系统参数之间的深层次联系，从而为吸附系统的优化提供科学依据。此外，该模型的高预测精度对于实际工程应用具有重要意义，能够为吸附系统的操作和设计提供可靠的参考数据。

在实验研究中，研究团队还对不同流动参数对吸附效率的影响进行了系统分析。通过调整流速、吸附剂床层高度等参数，他们观察到了Zn(II)去除效率的变化趋势，并进一步验证了DFNN模型在不同条件下的适用性。这些实验数据不仅为模型的训练提供了支持，也揭示了吸附过程中的关键影响因素，为后续的优化研究奠定了基础。

研究团队还强调，DFNN模型的应用不仅限于Zn(II)的去除预测，还可以推广至其他重金属离子的吸附过程建模。这种模型的灵活性和适应性使其在处理不同类型的吸附数据时具有广泛的应用前景。此外，DFNN模型的构建过程为其他类似环境问题的建模提供了参考，特别是在处理非线性和动态变化的数据时，该模型展现出显著的优势。

在实际应用中，DFNN模型的高预测精度和稳定性对于吸附系统的自动化控制和优化具有重要意义。通过将该模型集成到吸附系统中，可以实现对吸附过程的实时监测和预测，从而提高系统的运行效率和处理能力。此外，模型的可解释性也使其在环境工程领域中更具吸引力，能够帮助研究人员更直观地理解吸附机制，并据此调整操作参数，以达到最佳的去除效果。

总体而言，本研究通过构建和优化DFNN模型，成功提升了对Zn(II)去除效率的预测精度，为吸附系统的优化提供了新的方法。研究团队的成果表明，结合模糊逻辑与神经网络的混合建模方法在处理复杂环境数据时具有显著优势，不仅能够提高预测的准确性，还能增强模型的适应性和实用性。未来，随着人工智能技术的不断发展，DFNN模型在环境工程领域的应用将更加广泛，为解决环境污染问题提供更加智能化和高效化的解决方案。