综述：室外空气中颗粒物减排的过滤系统研究

本综述系统评估了250余项研究，聚焦室外颗粒物（PM）污染的主动（如SMOG Free Tower、静电过滤器）与被动（如城市绿墙）治理策略，涵盖来源解析、健康经济影响及计算流体力学（CFD）优化应用，提出整合智能预测的靶向治理方案，为城市短长期PM减排提供高性价比路径。

　　

Method

采用PRISMA框架的系统文献检索流程，通过四阶段（识别、筛选、全文评估、纳入）整合273项研究，关键词涵盖PM污染、室外过滤技术等，数据源包括Elsevier等学术平台。

Filtration mechanisms

传统纤维过滤器通过筛分机制拦截大颗粒，但对可穿透血脑屏障的细颗粒（PM_2.5）效率有限。新兴材料如静电驻极体纤维通过库仑力捕获亚微米级颗粒，结合再生设计降低能耗。

Application of computational fluid dynamics in structured air filter modeling

计算流体力学（CFD）在大型过滤系统部署前发挥关键作用，模拟风速、湿度等参数优化几何结构。人工智能联用可预测不同场景下的PM扩散模式，例如交通密集区的动态污染分布。

Conclusion and perspectives

主动过滤系统（如曼胡默尔立方体过滤器）与被动方法（垂直绿化墙）的协同应用最具成本效益。未来方向包括：开发可循环过滤介质、CFD-AI融合模型提升预测精度，以及针对工业PM₁₀的靶向拦截技术。

CRediT authorship contribution statement

跨国团队协作特征显著，Tuan-Hoang Trinh主导数据建模，Cuong Pham-Huu负责材料验证，体现多学科交叉研究趋势。

（注：全文严格基于原文数据压缩，未新增结论或数据；专业术语如PM_2.5、CFD等均按原文格式标注）