人工智能优化紫外-马拉硫磷/亚硫酸盐协同还原六价镉的机制研究及环境应用

推荐：本研究针对水体镉污染治理难题，创新性地结合UV/Malathion/Sulfite高级还原工艺与人工智能模型（GBR/SVR/GA），通过优化反应参数实现Cd(VI)至Cd(III)的高效转化。研究发现SVR模型具有最佳泛化能力（R2=0.81），特征重要性分析揭示马拉硫磷浓度(X4)为关键影响因素，为重金属污染治理提供了智能优化新范式。

　　

重金属污染尤其是镉(Cd)对生态环境和人体健康的威胁日益严峻。这种具有强生物蓄积性的有毒金属可通过食物链进入人体，引发肾脏损伤、神经系统病变甚至癌症。传统水处理技术对镉的去除效率有限，而高级氧化工艺(AOP)虽能通过自由基反应转化重金属价态，但其复杂反应机制和多参数调控一直制约着实际应用。如何精准优化紫外/马拉硫磷/亚硫酸盐(UV/Malathion/Sulfite)体系中的自由基生成与镉还原过程，成为环境工程领域亟待突破的科学难题。

在此背景下，研究人员在《Results in Chemistry》发表了一项创新研究，将人工智能(AI)建模与光化学还原技术深度融合。研究团队采用梯度提升回归(GBR)、支持向量回归(SVR)和遗传算法(GA)三种AI模型，系统优化了UV/Malathion/Sulfite反应体系中Cd(VI)向Cd(III)转化的关键参数。通过构建包含马拉硫磷浓度(1-7 mg/L)、亚硫酸盐浓度(10-30 mg/L)、pH值(3-9)、反应时间(5-90 min)和初始镉浓度(1-10 mg/L)的多维参数空间，实现了对复杂非线性反应过程的精准模拟与预测。

关键技术方法包括：1) 采用6W UVC光源的聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)光催化反应器；2) 基于原子吸收光谱(PinAAcle900H)的镉浓度检测；3) GBR模型通过迭代决策树构建预测框架；4) SVR模型采用线性核函数(C=10, ε=0.2)进行回归分析；5) GA算法设置100个体种群和150代进化进行全局优化。

GBR方法
通过Hexbin可视化发现训练集预测精度达R²=0.996，但测试集降至0.981，表明存在过拟合。特征重要性分析显示马拉硫磷浓度(X4)贡献度最高，反应时间(X4)和pH(X3)次之。概率密度图显示训练集实际与预测值均值高度吻合(62.98% vs 62.96%)，而测试集存在1.34%偏差。

SVR方法
表现出更优的泛化能力，训练集与测试集R²稳定在0.81左右。箱线图显示测试集残差分布(-5.39至5.39)较训练集更集中，平均绝对误差(MAE)降低21.5%。学习曲线证实模型在80%训练样本量后达到性能平台，验证了数据有效性。

GA方法
通过150代进化获得最优参数组合：X1=7 mg/L，X2=30 mg/L，X3=7.44，X4=89.3 min，X5=1 mg/L。热力学分析揭示X4与去除率呈强正相关(r=0.84)，而X2与X3存在负协同效应(r=-0.12)。

反应机制
研究阐明了UV激发亚硫酸盐生成SO₄^•-和e_aq^-，协同马拉硫酚衍生的PhO^•自由基共同还原Cd(VI)的三重作用机制。AI模型成功量化了各自由基贡献度，其中SO₄^•-对镉还原的权重系数达0.68。

这项研究开创性地将AI优化应用于重金属光化学还原领域，不仅证实SVR模型在复杂环境体系中的稳健预测能力，更通过GA算法获得了传统实验方法难以发现的参数优化组合。所建立的智能优化框架可将镉去除实验成本降低40-60%，为发展智能化水处理技术提供了重要方法论支撑。特别值得注意的是，研究发现农药马拉硫磷在特定条件下能显著促进重金属还原，这为农药废弃物的资源化利用开辟了新思路。该成果对实现联合国可持续发展目标(SDG6)中清洁饮水的指标具有重要实践意义。