基于计算人工智能的UF膜废水处理行为评估：RSM与ANN建模优化及重金属去除应用

本研究针对废水处理中重金属去除难题，创新性地将响应面方法(RSM)与人工神经网络(ANN)应用于PSF基复合超滤膜(UF)的纯水通量和Pb2+吸附能力建模。通过多变量优化获得R2达0.9921的预测精度，MSE低至1.13E-03，为膜系统性能提升提供兼具高效与成本优势的解决方案。

　　

随着全球淡水资源的日益紧缺，工业废水中的重金属污染已成为威胁公共卫生和环境安全的重大挑战。传统水处理方法如化学沉淀法存在效率低、二次污染等问题，而膜技术虽具有能耗优势，却面临膜污染和性能优化的瓶颈。特别是聚砜(PSF)基超滤膜(UF)在去除铅离子(Pb²⁺)等重金属时，其疏水性导致的通量下降和吸附能力不足严重制约实际应用。

为突破这一技术困境，Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University（IMSIU）的研究团队在《Journal of Water Process Engineering》发表创新研究。该工作首次系统比较了响应面方法(RSM)和人工神经网络(ANN)对PSF-聚丙烯腈(PAN)-氧化石墨烯(GO)-氧化锌(ZnO)复合膜的建模性能，通过多参数优化实现了膜材料设计与操作条件的智能匹配。

研究采用RSM的中心复合设计(CCD)和ANN的多层感知器架构，对膜组分（PSF/PAN/GO/ZnO的wt%）、跨膜压力（1.47-3.43 bar）和时间（0-100 min）等变量进行系统分析。实验数据源自Mondal等已发表的Pb²⁺吸附研究，初始浓度设为50-200 mg/L，固定流速1.65 mL/min和pH 5.42条件。关键技术包括：1）通过CCD建立二阶多项式模型；2）采用ANN的Levenberg-Marquardt算法训练网络；3）对纯水通量和吸附容量进行多目标优化。

【DOE建模结果】

RSM模型对纯水通量和吸附容量的预测R²分别达0.9921和0.9487，显著优于传统方法。ANN模型表现出更高灵敏度，其MSE值分别为1.13E-03和5.27E-03，能准确捕捉非线性的跨膜压力-时间交互作用。

【结论】

研究证实GO的引入使膜表面zeta电位提升47%，显著增强Pb²⁺吸附；RSM优化得到最佳操作参数为PSF 18wt%、跨膜压力2.45 bar、处理时间65 min，此时通量达峰值152 L/m²h。尽管ANN存在小样本过拟合风险，但其对复杂膜行为的预测精度比RSM提高12.3%。

该研究的突破性在于：首次量化比较了RSM与ANN在UF膜性能预测中的优劣，为智能水处理系统开发提供方法论指导；提出的优化参数可直接用于工业装置改造，使重金属去除能耗降低22%；建立的混合建模框架可扩展至其他膜分离过程。这些发现对实现联合国SDG6清洁水目标具有重要实践价值，也为人工智能在环境工程中的落地应用树立了新范式。