在氢氧化四丁基铵改性下，利用机器学习指导Nb2CTx MXene的制备过程：全面的结构表征与性能提升分析

《Separation and Purification Technology》：Machine learning-guided optimization of Nb 2CT x MXene preparation modified with tetrabutylammonium hydroxide: comprehensive structural characterization and enhanced performance analysis

机器学习优化TBAOH-Nb2CTx MXene制备工艺，其二维层状结构及表面官能团通过XRD、SEM等表征证实，对CTC去除效率达88.89%和88.59%，展现良好循环稳定性及吸附性能，为材料研发提供高效低成本的解决方案。

　　机器学习在材料科学领域的应用正逐渐成为一种高效的研究工具，特别是在功能材料的制备优化方面。通过数据驱动的预测方法，机器学习能够显著缩短研发周期，减少实验重复，从而加快材料在环境领域的应用进程。本文的研究聚焦于一种新型材料——四丁基氢氧化铵（TBAOH）修饰的铌-碳-氮化物（Nb?CT?）MXene，采用反向传播神经网络遗传算法（BPNN-GA）和随机森林遗传算法（RF-GA）进行制备工艺的优化。实验结果表明，这两种机器学习模型在有限的实验数据基础上，能够有效地预测材料性能，同时实现较高的拟合和预测精度。在优化条件下，TBAOH-Nb?CT? MXene对氯四环素盐（CTC）的去除效率达到了88.89%和88.59%。通过系统的表征技术，如X射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）、X射线光电子能谱（XPS）和傅里叶变换红外光谱（FTIR），证实了该材料具有二维晶格结构，并且层间排列有序，表面终止基团丰富。这些特性赋予了TBAOH-Nb?CT? MXene优异的吸附性能，使其在去除抗生素方面表现出色。

MXene是一类新型的二维材料，主要由过渡金属碳化物或氮化物构成。其通用化学式为M???X?T?，其中M代表钛、铌、钪、钼等金属元素，X代表碳或氮等非金属元素，而T?则表示表面终止基团，如氧、氟、氯或羟基等。n的取值范围从1到4。MXene的出现为材料科学开辟了新的研究方向，并在多个技术领域展现出广阔的应用前景。近年来，研究人员成功合成了多种MXene，包括M?X、M?X?和M?X?等化学结构。通常，这类材料是通过MAX相材料中A层的选择性蚀刻而获得的，其中A层属于元素周期表中第三主族和第四主族的元素。2013年首次发现的铌-碳-氮化物MXene是MXene系列中的重要成员之一。其层间距离较大，可接触的活性位点比例较高，比表面积较大，使其在抗生素去除方面具有优势。

然而，MXene的层间容易发生堆叠和聚集，这主要归因于其强烈的范德华力作用。这种现象可能会降低材料的吸附能力，因为层间堆叠会阻碍表面活性位点的利用。因此，通常会添加一些插层剂来扩大层间空间，防止材料自堆叠。TBAOH作为一种常用的插层剂，可以有效增强MXene的层间空间，提高其比表面积，从而增强其对污染物的吸附能力。在本研究中，TBAOH被用于修饰Nb?CT? MXene，以进一步提升其在去除抗生素方面的性能。

抗生素污染已成为全球环境问题之一，其广泛传播导致了抗生素耐药性的增加，对公共健康构成了严重威胁。氯四环素盐（CTC）是一种常见的四环素类抗生素，广泛应用于医疗和畜牧业中。然而，由于生物体无法完全代谢或吸附抗生素，这些残留物常常进入水体环境，从而影响生态平衡。残留的抗生素可能促进耐药基因的传播，这些基因一旦转移到其他微生物群体中，可能会导致超级细菌的产生。因此，迫切需要高效的方法来去除水体中的抗生素污染物。Nb?CT? MXene由于其较大的比表面积和扩展的层间空间，被认为是一种有潜力的吸附材料。然而，目前针对Nb?CT? MXene在抗生素吸附方面的研究仍较为有限，主要集中在其能量存储性能和对染料、重金属离子的去除能力上。

尽管Nb?CT? MXene具有良好的比表面积和扩展的层间空间，但在优化其制备工艺和提高去除效率方面仍面临挑战。这些挑战包括如何通过精确控制材料的结构特性，最大化其吸附能力和反应效率。为了应对这些挑战，机器学习技术在材料科学中的应用日益广泛。与传统方法不同，机器学习算法能够识别高维实验数据中的复杂非线性关系，从而发现非直观的结构性能关联。此外，机器学习框架可以整合全局优化技术，系统地探索多维参数空间，避免传统试错法中因局部极值导致的次优解。通过自动化分析大规模实验数据，机器学习还能够减少人为偏见和传统实验设计的局限性。

在材料制备优化方面，常用的机器学习方法可以分为三类：监督学习、集成学习和全局优化。其中，反向传播神经网络（BPNN）是一种经典的监督学习算法，它通过输入工艺参数如原料组成和温度来预测材料的物理和化学性质。其误差反向传播机制通过梯度下降动态调整网络权重，展现出在大规模数据集上的优异非线性建模能力。支持向量机（SVM）则通过构建一个最大化分类间隔的超平面，来识别合成条件与材料性能之间的映射关系。K-最近邻（KNN）算法依赖于特征空间中邻近样本的预测能力，能够处理非线性相关问题，但在高维数据中需要注意维度诅咒对效率的影响。在集成学习领域，随机森林（RF）通过Bootstrap抽样构建多个决策树，其投票机制能够显著降低过拟合的风险，为建模复杂工艺-性能关系提供了独特优势。作为全局优化算法，遗传算法（GA）模拟生物进化机制，如选择、交叉和突变，能够突破传统梯度优化方法的局部最优限制。GA通常与预测模型结合使用，以优化材料表面改性的参数。

进一步的研究表明，结合不同算法优势的混合策略可以提升优化效果。BPNN-GA结合了GA的全局搜索能力和BPNN的非线性拟合能力，通过其自适应学习机制提高了数据模式识别的效率。RF-GA则通过GA优化特征选择，提高了模型集成的多样性，实验表明其预测精度和鲁棒性显著优于单一算法。从工程实现的角度来看，传统方法如SVM（时间复杂度）和KNN（存储复杂度）在资源使用上存在瓶颈。相比之下，混合策略通过参数共享（BPNN-GA减少迭代计算）和特征维度降低（RF-GA降低存储需求）在计算效率和预测精度之间取得了平衡，使其更适合实验室设备条件。

考虑到上述因素，本文采用BPNN-GA和RF-GA方法对TBAOH-Nb?CT? MXene的制备条件进行了优化。研究系统分析了合成过程中不同参数如TBAOH浓度、反应时间和温度对CTC去除效率的影响，以确定最优的制备条件。通过一系列表征技术，如XRD、SEM、TEM、EDS、XPS、CV和FTIR，对优化条件下制备的TBAOH-Nb?CT? MXene的结构-性能特性进行了详细研究。同时，对CTC的吸附行为进行了深入分析。基于这些研究结果，评估了机器学习方法在优化材料制备过程中的应用潜力。

在实验过程中，BPNN模型通过将数据集划分为训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%）进行构建。这种划分方式旨在确保模型能够学习数据中的关键特征和模式，从而有效捕捉数据的复杂性，提高训练效率。为了进一步提升模型的稳定性和评估可靠性，采用随机抽样方法进行数据集划分。在每一轮训练中，模型通过调整参数，逐步优化其预测能力。同时，RF-GA模型通过GA优化特征选择，提高了模型的多样性，使得其在预测精度和鲁棒性方面表现更优。实验结果表明，这两种模型在预测材料性能方面均具有较高的准确性，且能够有效减少实验次数和研发成本。

TBAOH-Nb?CT? MXene在优化条件下展现出优异的吸附性能，其对CTC的去除效率超过了88%。吸附过程符合伪二级动力学模型和弗伦德利希模型，表明其吸附行为具有一定的可预测性。此外，该材料在5次重复使用后仍保持良好的去除能力，显示出其在实际应用中的稳定性。这些结果不仅验证了机器学习在材料制备优化方面的有效性，还为未来材料研究提供了新的科学基础。通过机器学习方法，可以更系统地探索材料结构与性能之间的关系，为材料设计和应用提供科学指导。

综上所述，本文的研究成果表明，机器学习在优化材料制备工艺方面具有显著优势。BPNN-GA和RF-GA方法能够有效识别合成条件与材料性能之间的复杂非线性关系，从而减少实验次数，提高研发效率。TBAOH-Nb?CT? MXene作为一种新型材料，其结构和性能的优化不仅提升了其在去除抗生素方面的应用潜力，还为材料科学的发展提供了新的方向。未来，随着机器学习技术的不断进步，其在材料制备和性能优化中的应用将更加广泛，有望推动更多高效、环保的材料研发进程。