水葫芦衍生吸附剂去除水体中双氯芬酸钠的RSM-ANN/ANFIS混合建模与优化研究

针对水体中药物污染物双氯芬酸钠(DCFS)和入侵植物水葫芦(WH)的环境问题，研究人员以WH为前体制备活性炭(WH-AC)，通过响应面法(RSM)结合人工神经网络(ANN)和自适应神经模糊系统(ANFIS)优化吸附过程，实现97.9%去除率。该研究为药物污染治理和生物质资源化提供了绿色解决方案。

　　

随着21世纪工业化进程加速，药物污染物在水体中的频繁检出已成为全球性环境挑战。其中非甾体抗炎药双氯芬酸钠(DCFS)因生物活性强、难降解特性，对水生生态系统构成严重威胁。与此同时，入侵物种水葫芦(WH)在南非哈特比斯普特水库等水域的疯狂蔓延，不仅破坏生态平衡，还阻碍渔业活动。面对这两大环境难题，如何通过技术创新实现"以废治污"成为研究热点。

南非约翰内斯堡大学(University of Johannesburg)化学工程技术系的研究团队在《Next Materials》发表了一项突破性研究。该团队创新性地将WH茎秆转化为磷酸活化活性炭(WH-AC)，并首次采用RSM-ANN/ANFIS混合建模方法优化DCFS吸附过程。研究通过多尺度表征和智能算法，系统解析了吸附机理与工艺参数间的复杂非线性关系，为同时解决药物污染和入侵物种治理提供了双赢方案。

研究采用X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和热重分析(TGA)表征材料特性，通过比表面积分析(BET)测定孔隙结构；采用I-optimal实验设计结合批量吸附实验获取数据；运用Design Expert 13软件建立RSM模型，MATLAB R2021b构建ANN和ANFIS预测模型；通过等温线、动力学和热力学研究揭示吸附机制。

3.1 材料表征

XRD显示WH-AC呈无定形结构，FTIR证实其富含羟基和羧基等活性基团。BET分析显示活化后比表面积从3.332 m²/g提升至194.018 m²/g，形成3.210 nm的介孔结构，为DCFS吸附提供理想场所。

3.2 RSM优化

确定最佳条件为：1.191 g/L剂量、21.064 mg/L初始浓度和107 min接触时间，预测效率100%，实验验证达97.9%。Pearson分析显示浓度与效率呈强负相关(r=-0.777)。

3.2.4 等温线

Dubinin-Radushkevich(D-R)模型拟合最佳(R²=0.9916)，吸附能E=2.5×10^-6 kJ/mol表明物理吸附主导。Temkin模型证实放热特性(ΔH°=-21841 J/mol)。

3.3 智能建模

ANN模型(trainLM-log-sigmoid)预测精度最高(R²=0.9996)，灵敏度分析显示时间参数贡献度达67%。ANFIS混合优化法较反向传播法误差降低74%。

这项研究通过三大创新点改写了传统吸附技术范式：首先开创了WH茎秆制备高效吸附剂的绿色工艺，其吸附容量(q_max=58.5939 mg/g)优于磁性纳米颗粒等材料；其次建立了RSM与AI协同优化新方法，较传统单因素试验效率提升40%；最重要的是构建了可解释性强的智能预测模型，为实际工程应用提供决策支持。研究直指联合国可持续发展目标(SDG 6,12,14,15)，不仅为药物污染物治理提供经济高效的解决方案，更将有害入侵植物转化为高附加值产品，实现了环境效益与资源循环的双重价值。未来研究可进一步探索WH-AC在复杂水体基质中的抗干扰能力，以及规模化生产的生命周期评估，推动该技术从实验室走向工程实践。