综述：光催化和机器学习在水生系统中降解双酚A（BPA）的研究进展：一项批判性综述

这篇综述系统探讨了光催化（photocatalysis）和机器学习（ML）技术在降解水体双酚A（BPA）中的协同应用，揭示了半导体材料（如TiO2 ）通过产生活性氧物种（ROS，如·OH和H2 O2 ）实现BPA完全矿化的机制，同时强调人工神经网络（ANN）模型（R2 达0.99）对优化降解参数的突破性贡献，为联合国可持续发展目标（SDGs）中的水质管理提供创新解决方案。

　　

Abstract
双酚A（BPA）作为典型的内分泌干扰物，在瓶装水（印度，6469.2 ng/L）和鱼类（罗非鱼，482 ng/g）中检出高浓度残留，传统水处理工艺对其无效。光催化技术通过半导体（如TiO₂
/g-C₃
N₄
复合材料）在光照下生成·OH自由基，实现BPA 100%降解，pH和光源波长是关键调控因素。

Introduction
BPA全球年产量达1060万吨，70%用于聚碳酸酯生产。其雌激素模拟效应导致水生生物细胞结构损伤，而膜分离和生物处理存在二次污染或效率低下问题。光催化因低成本、高矿化率成为新兴解决方案，而ML模型通过分析非线性数据加速工艺优化。

Bisphenol A in aquatic environments
BPA在环境中持久存在，欧盟因其内分泌干扰效应将其列为高关注物质。印度地表水检测浓度达1950 ng/L，英国废水更高达37,200 ng/L，凸显其跨境污染风险。

Photocatalysis as a BPA removal method
异质光催化剂通过能带结构调控提升氧化还原效率，复合纳米材料（如ZnO/Fe₃
O₄
）可增强可见光响应。H₂
O₂
辅助体系能显著提升·O₂
^?
产率，而空穴（h⁺
）直接氧化路径对低浓度BPA尤为有效。

Optimizing BPA degradation through machine learning innovations
ANN模型成功预测流体动力学空穴-芬顿联用工艺的最佳参数（pH=3.2，H₂
O₂
剂量15 mM），较传统试验节省90%时间。支持向量机（SVM）在吸附法优化中同样表现出色。

Conclusions
光催化-ML协同策略突破传统技术瓶颈，但实际应用中需解决催化剂回收和能源消耗问题。

Future perspectives
纳米材料工程可通过量子点修饰拓宽光吸收范围，而ML驱动的自动化反应器设计将成为下一代智能水处理核心。