磷酸活化山羊骨生物炭高效去除刚果红染料的实验优化与机器学习建模研究

本研究针对纺织废水中有毒刚果红(CR)染料污染问题，开发了磷酸活化山羊骨生物炭(GBPAC)吸附剂。通过响应面法(RSM)优化获得94.34%去除率，最大吸附容量达83.33 mg/g，符合Langmuir模型(R2=0.9907)。结合机器学习(DT模型R2=0.91)建立预测体系，为动物骨废弃物资源化及染料废水治理提供双框架解决方案。

　　

纺织工业排放的刚果红(CR)染料对水体生态系统构成严重威胁，这种具有致癌性的芳香族化合物难以通过传统方法降解。面对每年数万吨染料废水的环境负荷，开发高效吸附材料成为研究热点。动物骨骼作为屠宰废弃物，其独特的羟基磷灰石结构和丰富孔隙为染料吸附提供了理想载体，但现有研究在活化工艺优化和预测模型构建方面存在明显不足。

沙特阿拉伯的研究团队在《Journal of Science: Advanced Materials and Devices》发表创新性研究，将山羊骨通过磷酸(H₃PO₄)活化制备生物炭(GB_PAC)，结合响应面法(RSM)和机器学习(ML)技术，系统评估了其对CR染料的去除效能。研究采用中心复合设计(CCD)优化实验参数，并运用决策树(DT)、随机森林(RF)等算法建立预测模型，首次实现了动物骨基吸附剂从制备到应用的全程智能化调控。

关键技术包括：1) 磷酸活化法制备GB_PAC；2) 傅里叶变换红外光谱(FTIR)和场发射扫描电镜(FE-SEM)表征材料特性；3) 批式吸附实验考察pH、接触时间等变量影响；4) 响应面法(RSM)优化工艺参数；5) 机器学习模型训练与验证。

【材料表征】FTIR分析显示GB_PAC表面富含羟基(-OH)和羧基(-COOH)，在3684 cm^-1处特征峰证实氢键作用。BET测试揭示91.27 m²/g的比表面积和0.0549 cm³/g的孔容积，FE-SEM图像显示活化后形成明显介孔结构。

【工艺优化】RSM模型确定最佳条件为：染料浓度48.596 mg/L、吸附剂剂量0.398 g、接触时间88.23分钟，预测去除率94.34%。ANOVA分析显示模型F值11.84(p<0.0001)，验证了方案的可靠性。

【吸附机制】Langmuir模型拟合度最佳(R²=0.9907)，表明单层化学吸附占主导。动力学符合伪二级模型(R²=0.999)，吸附容量达83.33 mg/g。热力学参数ΔH⁰=-27.53 kJ/mol证实为自发放热过程。

【机器学习预测】决策树(DT)模型在测试集表现最优(R²=0.91)，泰勒图显示其预测误差比支持向量机(SVM)降低42%，成功捕捉了吸附过程的非线性特征。

该研究创新性地将农业废弃物转化为高效吸附剂，其磷酸活化工艺较传统物理活化节能30%。提出的RSM-ML双框架策略，为废水处理工艺优化提供了新范式。相比银鲤骨(666.67 mg/g)和鸡骨(98.216 mg/g)等参照材料，GB_PAC在成本效益比上具有明显优势。未来研究可探索工业化放大生产及针对其他污染物的吸附性能拓展，推动"以废治污"的循环经济模式发展。