综述：机器人技术修复微米和纳米级塑料：性能、关键因素与市场壁垒

《Journal of Environmental Management》：Remediation of micro- and nanoplastics by robotic technology: Performance, critical factors and marketing barriers

本综述系统探讨了机器人技术在水环境中捕获与降解微塑料（MPs）和纳米塑料（NPs）的前沿进展，重点分析了四类机器人（铁基、催化材料基、聚合物基和生物基）的设计策略、作用机制（如静电吸引、ROS降解）及性能限制，并指出其从实验室迈向市场面临的成本、稳定性和规模化壁垒。

　　

机器人技术修复微米和纳米级塑料：性能、关键因素与市场壁垒

引言

微塑料（MPs，>0.1 μm）和纳米塑料（NPs，<0.1 μm或<100 nm）因其独特的物理化学特性、抗降解性、化学稳定性、高毒性以及对共存污染物的强亲和力，被视为严峻的环境威胁。尽管MPs/NPs污染无处不在，但其低成本修复仍因浓度低、分布广和尺寸小而在水体处理中存在争议。传统方法如吸附、过滤、混凝、生物修复和高级氧化虽能部分去除MPs/NPs，但存在去除效率低、运维成本高及二次污染等问题，限制了实际应用。近年来，机器人技术凭借其智能自驱动程序化运动、可控性、小尺寸和表面催化活性，成为环境修复领域的突破性发明。它可通过克服扩散限制反应提升修复效率，并快速与目标MPs/NPs相互作用，实现同步捕获与降解。

机器人技术的分类与性能

根据合成调控策略，机器人可分为四大类：

1. 1.

   铁（Fe）基机器人：如Fe₃O₄@BiVO₄、γ-Fe₂O₃/Pt/TiO₂等，依赖Fenton反应、磁驱动和光催化生成活性氧（ROS）降解塑料，同时通过静电吸引和疏水作用捕获颗粒。

2. 2.

   催化材料基机器人：使用铂（Pt）、钛 dioxide（TiO₂）、锰 dioxide（MnO₂）等催化材料，在光、超声波或化学燃料（如H₂O₂）驱动下产生ROS，高效降解MPs/NPs。

3. 3.

   聚合物基机器人：如聚多巴胺（PDA）@Fe₃O₄/脂肪酶、水凝胶微马达，通过官能团（如羟基、羧基）实现氢键和π-π堆叠吸附，并结合酶解作用降解塑料。

4. 4.

   生物基机器人：如藻类机器人或酶功能化结构，利用生物相容性和生物催化特性，在温和条件下靶向降解塑料，减少环境冲击。

这些机器人通过多种机制协同作用，包括静电吸引、氢键、疏水相互作用、光生ROS、范德华力、孔隙填充和非接触铲动等，显著提升了对MPs/NPs的去除效率。

先进表征方法

为实时评估机器人性能，研究采用多种表征技术：

• •

  运动行为分析：通过光学显微镜和视频追踪系统监测机器人的自主运动和与塑料颗粒的交互。

• •

  形态与结构表征：扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）和X射线衍射（XRD）用于分析机器人的尺寸、形状和晶体结构。

• •

  表面化学分析：X射线光电子能谱（XPS）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）鉴定表面官能团和化学状态。

• •

  降解机制研究：电子顺磁共振（EPR）和液相色谱-质谱（LC-MS）用于检测ROS生成和降解产物。

  这些方法共同揭示了机器人的动态性能和反应途径。

影响修复性能的关键因素

机器人技术效率受多因素调控：

• •

  机器人特性：尺寸、表面电荷、孔隙率和催化活性直接决定与塑料颗粒的接触效率和降解速率。

• •

  塑料颗粒属性：MPs/NPs的聚合物类型、尺寸和表面化学影响其可捕获性和降解难度。

• •

  环境条件：溶液pH、共存离子（如Ca²⁺）、天然有机质（NOM）可能通过竞争吸附或屏蔽作用抑制性能。

• •

  操作参数：反应时间、操作距离和覆盖面积需优化以平衡效率与能耗。

  例如，酸性pH利于Fenton反应，而碱性条件可能增强某些催化剂的ROS生成。

再生与复用性

机器人的再生能力是其实际应用的关键。铁基机器人可通过NaOH、HCl或热处理再生；催化材料基机器人常利用溶剂清洗或超声处理恢复活性；聚合物和生物基机器人则需温和条件（如酶解或pH调整）以避免结构损伤。多数机器人能维持3-5次循环使用，但长期稳定性仍需提升。

实际应用与挑战

机器人技术已在真实水样（湖泊、污水和海水）中展示潜力，例如Fe₃O₄@Ag@Bi₂WO₆机器人在污水中的MPs去除率超90%。然而，复杂基质中的干扰物（如重金属、有机质）可能降低效率。规模化试点显示，机器人技术需解决能源供应（如光、磁场的持续输入）、回收效率和成本问题。

市场壁垒与解决方案

当前机器人技术面临三大市场障碍：

1. 1.

   制造成本高：贵金属（如Pt、Au）和复杂合成工艺推升成本，需开发低成本替代材料（如碳基或铁基复合材料）。

2. 2.

   稳定性不足：机器人在复杂环境中易失活或结构降解，需增强材料耐用性和自修复功能。

3. 3.

   规模化难题：从实验室到工业级的放大涉及运动控制、回收系统和能源供应的工程挑战。

   解决方案包括优化合成路径、探索生物可降解机器人、以及整合人工智能（AI）用于智能控制。

知识空白与未来方向

尽管成果显著，以下领域亟需深入研究：

• •

  机器人长期环境行为与生态毒性评估；

• •

  多污染物共存下的选择性修复策略；

• •

  低能耗驱动系统（如生物燃料或太阳能）的开发；

• •

  标准化性能评估协议的建立；

• •

  政策与工业界的协同以推动技术转化。

  未来工作应聚焦于设计多功能、高性价比且环境友好的机器人系统，以实现在真实水环境中的大规模应用。