综述：Halomonas属：一种用于染料工业废水染料生物降解的有前景的嗜盐碱细菌

这篇综述创新性地提出了一种基于量子机器学习(QML)的微塑料吸附动力学模型，通过量子态编码和变分量子电路(VQC)架构，解决了传统方法在处理海洋环境中多组分污染物非线性吸附动力学时的高计算复杂度问题。该模型结合对流-扩散-吸附(CDR)方程和群体平衡方程(PBE)，实现了对微塑料-污染物相互作用的指数级加速模拟，为评估海洋生态风险提供了理论依据。

　　

海洋微塑料污染的量子机器学习解决方案

微塑料作为新兴污染物，其直径小于5mm的碎片或颗粒在海洋环境中表现出复杂的形态特征，包括碎片、纤维、颗粒、泡沫和薄膜等。这些持久性颗粒通过吸附-解吸动力学积累并释放有毒污染物，对海洋生物造成生理干扰。传统数值方法在处理这类非线性动力学系统时面临高计算成本的挑战。

数学模型的构建

研究团队建立了基于对流扩散反应(CDR)方程组的数学模型，全面描述了多孔介质系统中溶质传输和吸附的动力学过程。该模型同时捕捉了：(1)通过多孔通道的平流传输；(2)扩散/分散传质；(3)特定组分的吸附动力学；(4)移动相和吸附相的时间演化。

模型方程中，?表示介质或固相的孔隙率，C_i(t,z)表示微塑料多组分溶质浓度，U_i为流体流速，D_i为分子扩散和机械分散系数。吸附相浓度Θ_i通常是非线性函数，定义为Θ_i=(ρ/n)q_i，其中ρ是多孔介质的堆积密度，n为孔隙率。

量子机器学习算法的创新

研究提出的量子机器学习算法通过三个关键步骤实现计算加速：

1. 量子态编码：使用特征映射?将微塑料溶质浓度C_i(t,z)编码为量子态|ψ(t,z)〉，通过R_y旋转门实现浓度梯度的量子相位差编码。

2. 变分量子电路：构建参数化量子电路U(θ)来近似解|ψ(ξ)〉，通过优化损失函数L(θ)=‖Q(|ψ(ξ;θ)〉,k₁T_α(|ψ(ξ;θ)〉),...)‖²来训练参数。

3. 动态学习率调整：采用η_k=η₀/√(k+1)·min(1,‖?L‖/‖?J‖)的策略平衡主损失梯度与约束梯度，确保物理约束的满足。

算法在模拟聚丙烯(PP)、聚乙烯(PE)、聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚氯乙烯(PVC)四种常见微塑料对氧四环素的吸附动力学时表现出色。实验结果显示，量子机器学习方法的RMSE比传统PINNs和GNNs降低了53%-58%，R²达到0.983，验证了量子特征映射?(C)对非线性吸附表面的精确建模能力。

环境应用价值

该研究建立的量子计算框架为海洋环境中微塑料-污染物相互作用的生态风险评估提供了新工具。特别是在模拟竞争性污染物相互作用(如氧四环素/重金属)时，量子并行处理能力展现出超越经典方法的优势。模型成功捕捉了多组分系统中关键的吸附机制，包括疏水相互作用和表面异质性，为理解微塑料在海洋食物网中的生物累积风险提供了重要见解。

未来研究方向包括：开发量子张量网络压缩电路维度，深入研究Freundlich、Langmuir和Tempkin等温线模型的参数影响，以及分析微塑料老化、表面特性和环境参数(温度、盐度等)在吸附过程中的作用。这些工作将进一步完善海洋微塑料污染的理论框架和预测模型。