机器学习辅助预测凤凰木(Delonix regia)对制革废水中重金属的吸附效能：随机森林模型与吸附动力学研究

本研究针对制革废水重金属污染难题，创新性地采用凤凰木(Delonix regia)作为生物吸附剂，结合随机森林(RF)机器学习模型优化吸附参数。研究发现pH 6.5-7.5时对Pb、Cu、Cd的去除率最高达82%，伪二级动力学模型(R2>0.99)证实化学吸附为主导机制，Langmuir等温线显示单层吸附特性。RF模型预测与实验值高度吻合(60分钟时78.8% vs 77.9%)，为工业废水处理提供了低成本绿色解决方案。

　　

制革工业排放的废水中含有铅(Pb)、镉(Cd)、镍(Ni)等重金属，这些污染物具有高毒性、难降解和生物累积性，对水生态系统和人类健康构成严重威胁。传统处理方法如化学沉淀、离子交换等存在成本高、易产生二次污染等问题。而植物基生物吸附技术因其低成本、环境友好等优势备受关注，但如何精准预测和优化吸附过程仍是挑战。

印度Vaniyambadi地区作为重要皮革产业聚集地，其排放的废水中镍浓度高达1478 mg/L，铅、铜等重金属严重超标。研究人员创新性地选择当地广泛分布的凤凰木(Delonix regia)作为吸附材料，这种植物富含木质素、纤维素和羧基等活性基团，具有理想的吸附特性。研究团队通过整合机器学习与实验方法，为重金属污染治理提供了新思路。论文发表在《Desalination and Water Treatment》期刊。

研究采用42个采样点的制革废水样本，通过原子吸收光谱(AAS)分析重金属含量。运用随机森林(RF)算法构建预测模型，输入参数包括pH、接触时间、温度等，输出为吸附容量(q_e)和去除率(%R)。进行批量吸附实验，采用伪二级动力学、Langmuir等温线等模型分析吸附机制，通过特征重要性评估确定关键影响因素。

4.1 物理化学特性与金属分布

废水pH 5.9-8.9(均值7.78)，镍浓度差异最大(12-1478 mg/L)，铅(0.02-2.9 mg/L)和镉(0.0003-2.36 mg/L)污染显著，反映制革排放特征。

4.2 pH值影响

中性条件(pH 6.5-7.5)最有利吸附，Pb和Cu在pH 7时去除率分别达82%和78%，因H⁺竞争减少且功能基团去质子化增强。

4.3 接触时间效应

前30分钟快速吸附，60分钟达平衡。伪二级动力学模型拟合最佳(R2>0.997)，Pb速率常数最高(0.125 g·mg^-1·min^-1)，证实化学吸附主导。

4.6 等温线模型

Langmuir模型显示Cu单层吸附容量达32.69 mg/g，Freundlich参数n>1表明有利的多层吸附，Dubinin模型计算吸附能8-16 kJ/mol证实离子交换参与。

4.9 吸附剂用量

增加凤凰木剂量提升去除率，但超过3 g/100 mL后因活性位点重叠导致单位吸附量下降，显示2.5 g为最佳投加量。

这项研究证实凤凰木对多种重金属具有优异吸附性能，最大去除率82%(Pb)，吸附容量达32.69 mg/g(Cu)。机器学习模型成功预测工艺参数，R2>0.99显示极高可靠性。该生物质材料具备三大优势：(1)利用农业废弃物实现资源化；(2)处理成本仅为传统方法1/3；(3)符合可持续发展理念。研究为工业废水处理提供了可扩展的解决方案，特别适用于印度等发展中国家制革产业集群区。未来研究可探索吸附剂再生工艺及固定床反应器应用，推动技术从实验室走向工程化。