锰掺杂ZIF-67复合电纺纳米纤维高效吸附水体抗生素：高水稳定性设计与应用

本研究针对工业排放中难降解的挥发性有机物(VOC)污染问题，采用介质阻挡放电(DBD)非热等离子体(NTP)技术结合机器学习优化甲苯降解工艺。通过SVR、RF、GBR、DT及物理信息神经网络(PINN)模型，确定了215V电压和4.8分钟的最佳参数组合，实现96.2%去除率与93.9%矿化度，同时集成可再生能源提升技术可持续性，为VOC治理提供实验-计算协同优化范式。

　　

在工业化进程加速的今天，挥发性有机化合物(VOC)如同潜伏在空气中的"隐形杀手"，其中甲苯因其高毒性和难降解特性尤为引人关注。这种广泛应用于石油化工领域的物质，不仅会导致神经损伤和心血管疾病，更是形成雾霾前体物和臭氧的帮凶。美国环保署数据显示，仅2018年全球甲苯产量就高达660亿磅，而传统处理技术如热催化需要200℃以上高温，能耗高且易产生二次污染。

加拿大自然科学与工程研究委员会(NSERC)支持的科研团队在《Journal of Environmental Chemical Engineering》发表突破性研究。他们巧妙地将介质阻挡放电(DBD)非热等离子体技术与机器学习相结合，构建了一套智能优化系统。通过物理信息神经网络(PINN)嵌入质量守恒等物理规律，克服了传统模型在未知参数区域预测失准的缺陷，同时采用梯度提升回归(GBR)等算法解析非线性关系，最终实现甲苯降解技术的精准调控。

关键技术包括：1）定制化DBD反应器系统，采用石英管双电极结构产生均匀等离子体；2）光学发射光谱实时监测•OH、O₂^-等活性粒子；3）建立包含电压、暴露时间等多参数的实验数据集；4）开发融合物理约束的PINN算法模型。

【实验参数优化】
研究显示输入电压与放电功率呈正相关，215V时电子密度达峰值，促使•OH自由基产率提升3.2倍。值得注意的是，脉冲激发产生的δ-MnO₂催化剂将CO₂选择性提高至85%，有效抑制苯系副产物生成。

【机器学习建模】
比较五种算法发现，PINN在测试集上R²达0.983，显著优于传统模型。其独特优势在于将放电功率(P=IVcosφ)等物理公式嵌入损失函数，确保预测结果符合能量守恒定律。

【技术经济分析】
通过全生命周期评估，集成光伏供电可使处理成本降低42%。最优参数下能量效率达8.32g•kWh^-1，较传统方法提升2个数量级，且臭氧副产物减少67%。

这项研究开创了等离子体-人工智能协同治理的新范式。Alex Liu等开发的物理信息机器学习框架，不仅实现96.2%的甲苯去除率，更突破性地将技术经济分析(TEA)指标量化，为工业装置放大提供决策依据。该成果对大气污染防治具有双重价值：在科学层面揭示了电子能量分布与自由基反应的构效关系；在应用层面建立了可推广的智能环保技术开发方法论。特别是PINN模型展现的"超域预测"能力，为其他复杂环境过程的数字化孪生提供了重要参考。