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针对 BTEX 污染地下水的环境与健康风险，研究人员构建整合微暴露事件（MEE）与 MODFLOW 6、MT3D-USGS 及遗传算法（GA）、差分进化（DE）的原位生物修复框架。模拟显示苯浓度降 92%，风险低于 EPA 1×10-6阈值，成本降 18%，为复杂环境修复提供新路径。
在工业化进程中，地下水污染已成为全球面临的严峻环境挑战，尤其是石油烃类中的 BTEX 化合物（苯、甲苯、乙苯、二甲苯），因其高毒性、环境持久性和在含水层中的强迁移性，不仅威胁生态系统平衡，更通过饮用水等途径对人类健康构成潜在威胁。传统的地下水修复技术，如泵吸 - 处理系统和化学氧化法，在水文地质条件复杂的区域往往效率低下、成本高昂，且难以应对污染物浓度的时空动态变化。与此同时，传统健康风险评估模型依赖长期平均浓度，容易忽视短期污染峰值事件，导致风险估算偏差，无法为动态环境中的修复决策提供精准支持。
为解决上述难题，来自相关研究机构的科研团队以伊朗设拉子炼油厂为研究区域，开展了一项针对 BTEX 污染地下水的原位生物修复研究。该研究成果发表在《Environmental Pollution》，旨在构建一个整合动态风险评估与优化策略的高效修复框架，实现环境效益、成本效率和健康保护的平衡。
研究团队采用了多技术整合的方法体系：首先利用 MODFLOW 6（地下水流动模拟模型）和 MT3D-USGS（溶质运移模型）对研究区域的地下水流动和 BTEX 迁移过程进行动态模拟，结合场地复杂的地层结构、非均匀水流方向和多污染源特征，构建高精度的水文地质模型；其次引入微暴露事件（MEE）方法，对不同时间间隔的个体暴露事件进行评估，捕捉传统模型可能漏检的短期污染峰值；同时运用遗传算法（GA）进行修复井布局的空间优化，通过差分进化（DE）算法动态调整抽注速率，实现修复系统的时空协同优化。
地下水流动与污染物迁移模拟
通过校准后的 MODFLOW 6 和 MT3D-USGS 模型，研究团队模拟了研究区域地下水水位和 BTEX 羽流的长期演化过程。结果表明，场地内存在自西向东的主导水力梯度，导致溶解相污染物向潜在暴露点迁移。模拟数据为后续修复策略的空间布局提供了关键基础。
基于 MEE 的动态风险评估
与传统静态风险模型不同，MEE 方法通过分析不同时间区间的个体暴露事件，能够精准识别短期污染峰值。在设拉子炼油厂场地的应用中，该方法显著提升了健康风险估算的准确性，尤其在非均质性含水层环境中，有效弥补了传统模型对动态风险响应滞后的缺陷。
修复系统的优化策略
遗传算法（GA）被用于修复井的空间布局优化，通过模拟生物种群进化过程，筛选出最优井位组合，以最大化污染物捕获效率；差分进化（DE）算法则针对抽注速率进行时间维度的动态调整，根据实时模拟的污染物分布特征，实现修复资源的精准投放。两者的结合使修复系统在复杂地质条件下保持高效运行。
模拟结果与效益分析
十年周期的模拟结果显示，优化后的修复策略使苯浓度降低 92%，健康风险水平持续低于美国 EPA 设定的 1×10-6阈值，表明该框架在风险控制方面的显著有效性。同时，与基准场景相比，总运营成本降低 18%，体现了其在经济效率上的优势。
研究结论指出，整合 MEE 动态风险评估与 GA/DE 优化算法的框架，为复杂地下环境中的 BTEX 污染修复提供了可复制、可扩展的解决方案。该方法通过实时捕捉污染动态、优化修复资源配置，突破了传统技术在非均质性场地中的应用瓶颈，实现了环境绩效、成本控制和健康保护的多目标平衡。其科学价值不仅在于提升了地下水修复的技术水平，更在于为全球类似工业污染场地的治理提供了创新范式，推动了环境修复领域向精准化、智能化方向发展。
