绿色五氧化二铌纳米催化剂可见光催化活性研究：实验分析与机器学习预测

本研究针对有机染料污染问题，通过绿色合成法开发了Carya illinoinensis提取物衍生的Nb2O5-NPs纳米催化剂，实现了71.5%的染料降解率（k=0.0034 min?1），并采用决策树算法（DT）精准预测降解进程（R2test=0.9945）。该工作为可持续水处理技术开发提供了"纳米催化+AI"的创新范式。

　　

随着全球每年70万吨合成染料的排放，水环境污染已成为严峻挑战。这些染料不仅破坏水生生态系统，其致癌性更威胁人类健康。传统物理化学处理方法对染料去除效率有限，而高级氧化工艺(AOPs)中，纳米催化剂因其独特性能崭露头角。其中五氧化二铌纳米颗粒(Nb₂O₅-NPs)凭借3.1-3.4 eV的带隙能(E_g)和优异稳定性备受关注，但传统化学合成法存在环境负担。

针对这一难题，巴西圣弗朗西斯科大学与圣保罗大学的研究团队创新性地采用美洲山核桃壳(Carya illinoinensis)提取物进行Nb₂O₅-NPs的绿色合成，并系统评估其对六种染料的可见光催化性能。研究通过X射线衍射(XRD)等表征技术确认了纳米颗粒的伪六方晶系结构（2θ=22.72°特征峰），结合机器学习模型预测降解动力学，成果发表于《Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry》。

关键技术包括：1) 植物提取物介导的绿色合成法；2) XRD、零电荷点(pH_PZC)等物化表征；3) 可见光催化降解实验（120分钟反应体系）；4) 决策树(DT)算法建模（训练集R²=0.9975）；5) 植物毒性实验（Beta vulgaris L.和Brassica oleracea种子）。

【材料与方法】
研究选用美洲山核桃壳提取物作为还原剂，通过沉淀法合成Nb₂O₅-NPs。XRD显示21.6±8.1 nm的晶粒尺寸，pH_PZC测定表明催化剂在pH>4.5时带负电，有利于阳离子染料吸附。

【表征分析】
纳米催化剂呈现高比表面积（11点测试法验证）和光稳定性。能带结构分析显示其适合可见光响应，这解释了在MB染料降解中71.5%的去除率（k=0.0034 min^?1）的优异表现。

【机器学习预测】
DT算法对300分钟降解过程的预测精度显著（测试集RMSE=0.094），成功预判75% MB去除率。模型揭示了催化剂剂量与光照时间为关键控制参数。

【植物毒性】
值得注意的是，Nb₂O₅-NPs在50 mg L^?1以下对甜菜种子无毒性，而对甘蓝种子在所有浓度(12.5-100 mg L^?1)均安全，这为其环境应用提供了重要安全数据。

该研究实现了三重突破：首先，开发了生物质废弃物增值利用的绿色合成路径；其次，通过机器学习突破了传统催化研究"试错法"的局限；最后，系统评估了纳米材料的生态安全性。这些发现为联合国可持续发展目标(SDGs)中"清洁饮水和卫生设施"目标的实现提供了创新解决方案，标志着环境催化研究正式步入"智能设计"时代。研究同时警示，尽管Nb₂O₅-NPs对某些作物安全，但其对Beta vulgaris L.的潜在毒性仍需在应用中严格把控浓度。