镧辅助铝金属有机框架材料的合成表征及其水环境中氟离子去除应用研究

本研究针对水体中难降解的多环芳烃(PAHs)污染问题，开发了海藻酸钠固定化微生物复合体(SA-IMC)技术，通过人工神经网络(ANN)优化实现了16种EPA优先控制PAHs的完全降解，在淡水、灰水和海水等复杂水体中均展现稳定去除效能，为环境修复提供了可预测、可扩展的生物处理新范式。

　　

随着工业化进程加速，多环芳烃(PAHs)这类具有致癌、致畸风险的持久性有机污染物在水环境中不断累积。这类含两个以上苯环的化合物不仅难以自然降解，还能通过食物链威胁人类健康。传统物理化学处理方法存在成本高、易产生二次污染等问题，而游离微生物降解又面临菌体流失、活性不稳定等挑战。针对这一环境治理难题，研究人员开发了创新性的生物修复策略。

印度CSIR中央盐与海洋化学研究所（CSIR-Central Salt and Marine Chemicals Research Institute）的Pooja Thathola和Soumya Haldar团队在《Journal of Environmental Chemical Engineering》发表研究，通过将8种PAHs降解菌（包括Bacillus safensis、Arthrobacter sp.等）固定于海藻酸钠(SA)微球，构建了具有广谱降解能力的固定化微生物复合体(SA-IMC)。研究结合响应面法(RSM)和人工神经网络(ANN)双重优化，实现了16种PAHs在4天内82%-100%的去除效率，并解析了其代谢通路。

关键技术包括：1) 从环境样本分离筛选PAHs降解菌株；2) 海藻酸钠微球固定化微生物群落构建；3) Box-Behnken实验设计结合ANN建模优化参数；4) GC-MS分析降解中间产物；5) 淡水/海水等多环境基质验证。

【研究结果】
• 微生物分离鉴定：获得8株具有PAHs降解能力的菌株，经16S rDNA鉴定涵盖Bacillus、Arthrobacter等属，其复合菌群对LMW和HMW-PAHs均展现降解能力。

• SA-IMC构建优化：2%海藻酸钠固定化使微生物负载量提升3倍，在pH 7.5、30℃条件下对苯并[a]芘等难降解PAHs去除率提高40%。

• 模型预测验证：ANN模型预测误差<5%，显著优于传统RSM，确定最佳C/N比为25:1，溶解氧维持在6.5 mg/L时降解速率最快。

• 实际水体应用：在含盐量3.5%的海水中仍保持>90%菲降解率，对含洗涤剂废水中的PAHs去除表现出显著抗干扰能力。

• 代谢途径解析：发现通过双加氧酶催化的"邻位裂解"主导代谢过程，鉴定出1-羟基-2-萘甲酸等关键中间产物。

该研究突破性地将微生物固定化技术与智能算法相结合，不仅证实SA-IMC在复杂环境中的稳定性能，更建立了可预测的PAHs降解模型。其提出的统一代谢通路为同类污染物治理提供理论依据，而模块化设计使该技术易于规模化应用。这项成果标志着环境生物技术从经验导向向预测导向的重要转变，为应对新兴有机污染物挑战提供了创新解决方案。特别值得注意的是，该固定化系统对分子量>202 Da的苯并[ghi]苝等超高分子量PAHs仍保持高效降解能力，这一特性在既往研究中鲜有报道。研究人员强调，该技术的可扩展性使其既适用于集中式污水处理厂，也可改造用于分散式治理场景，具有显著的环境和经济效益。