基于随机森林变换器与近红外光谱的松木树种鉴定及3D打印一体化监测修复装置开发

针对水体中双氯芬酸(DCF)等新兴污染物监测与修复难题，研究人员开发了集成3D打印技术、电化学传感和再生纤维素吸附材料的便携式一体化平台。该装置实现了0.1 μM检测限和53%修复效率，为药物污染物管理提供了实时、可持续的解决方案。

　　

随着非甾体抗炎药双氯芬酸(DCF)在环境中的持续累积，这种被欧盟列为水质标准管控物质(淡水限值0.1 μg/L)的污染物，正通过饮用水和食物链威胁生态系统和人类健康。传统污水处理工艺对其去除效率低下，而现有检测技术又难以实现现场实时监测。面对这一环境健康双重挑战，来自Sapienza University of Rome的研究团队在《Talanta》发表创新成果，开发出集检测与修复功能于一体的3D打印便携装置。

研究团队采用三大核心技术：柔性丝网印刷电化学传感器（检测限0.1 μM）、再生纤维素乙酸酯微球负载活性碳(20% w/w)吸附材料，以及通过3D打印实现的流体动力学优化结构。通过竞争吸附实验设计，系统评估了pH、流速等参数对多污染物共存体系的影响。

【Reagents and equipment】
采用磷酸盐缓冲液(PBS)构建标准测试体系，通过电化学工作站(CHI660E)和丝网印刷电极实现DCF的安培检测。

【Optimization of the experimental parameters】
在10 μg/L混合污染物体系中，优化后的装置在模拟真实水体条件下实现53%的DCF去除率。吸附动力学研究表明，纤维素乙酸酯载体能有效固定活性碳颗粒，避免二次污染。

【Conclusions】
该研究突破性地将随机森林算法用于松木近红外光谱数据分类，同时开发的3D打印平台具有三大优势：检测修复同步进行、使用再生材料降低成本、体积仅为传统设备的1/5。特别值得注意的是，装置采用的香烟滤嘴再生纤维素材料，既解决了废弃物处置问题，又赋予吸附剂多孔特性。

这项技术为环境污染物监测提供了新范式，其模块化设计可拓展至其他新兴污染物。正如作者De Cesaris强调的，该装置特别适用于偏远地区水质监测，其实时反馈功能为优化修复工艺提供了前所未有的便利。未来通过集成物联网技术，有望构建分布式智能监测网络，从根本上改变现有环境治理模式。