酸活化藻类-马尼拉罗望子籽生物质吸附Eriochrome Black与Basic Orange染料的机理解析及ANN模型构建

本研究针对工业废水中有毒染料难降解问题，开发了酸活化藻类（Spirogyra sp.）-马尼拉罗望子籽（Pithecellobium dulce）复合生物质（AAMTB），通过BET、XPS表征证实其具有2.868 nm孔径和79.28%碳含量，对Eriochrome Black（EB）和Basic Orange（BO）染料的最大吸附量分别达253.6 mg/g和282.4 mg/g。结合人工神经网络（ANN）Levenberg-Marquandt算法构建预测模型（R2>0.99），为低成本生物吸附剂设计与污染物去除优化提供新策略。

　　

工业废水中的合成染料污染一直是环境治理的难题，尤其是纺织和皮革行业排放的Eriochrome Black（EB）和Basic Orange（BO）染料，不仅具有强化学稳定性，还表现出致癌和致突变特性。传统处理方法如活性炭吸附成本高昂，而单一生物吸附剂效率有限。如何通过绿色改性技术提升生物质吸附性能，并建立精准预测模型，成为当前研究的关键突破口。

来自Chembarambakkam Lake区域的Spirogyra sp.藻类与马尼拉罗望子籽（Pithecellobium dulce）被研究人员选中，通过硫酸酸活化制备复合生物质（AAMTB）。研究采用场发射扫描电镜（FE-SEM）观察到活化后材料呈现多孔粗糙结构，Brunauer-Emmett-Teller（BET）分析显示其孔径为2.868 nm，X射线光电子能谱（XPS）证实碳含量达79.28%。批量吸附实验确定最佳条件：EB染料在pH 5、BO染料在pH 8，吸附剂剂量1.25 g/L，40分钟达到平衡。等温线拟合中Sips模型表现最优，表明吸附为多层化学过程。

人工神经网络（ANN）建模采用Levenberg-Marquandt（LM）反向传播算法，输入层包含pH、剂量等参数，隐藏层经贝叶斯正则化优化后，对BO和EB染料的预测相关系数分别达0.9974和0.9902。机理分析揭示染料吸附主要通过静电作用、氢键和π-π堆积实现，酸活化引入的磺酸基团显著提升阳离子交换容量。

表面分析
FE-SEM显示酸处理使生物质表面形成裂隙和蜂窝状结构，BET比表面积提升至染料吸附的理想范围。XPS谱图中C=C（284.8 eV）和C-O（286.2 eV）峰证实含氧官能团的存在，为染料结合提供活性位点。

吸附机理
动力学符合准二级模型（R²>0.99），说明化学吸附主导过程。热力学参数ΔG⁰为负值，证实吸附自发进行。FTIR显示活化后羟基（3421 cm^-1）和羧基（1635 cm^-1）振动增强，与染料分子形成氢键。

ANN建模
敏感性分析表明pH对BO染料吸附影响权重达34.7%，而EB染料更依赖吸附剂剂量（权重28.9%）。模型通过均方根误差（RMSE<0.89）验证，可精准预测不同工况下的去除率。

该研究首次将酸活化混合生物质与ANN建模结合，7次循环再生后仍保持85%吸附效率，为工业废水处理提供兼具经济性和预测性的解决方案。论文发表于《Sustainable Chemistry One World》，其创新性体现在：① 开发新型藻类-种子复合吸附剂；② 建立高精度LM-ANN预测系统；③ 阐明酸活化增强吸附的分子机制，为绿色水处理技术发展提供重要参考。