铁氧化物涂层天然矿物结合机器学习优化实现可持续高效除砷：吸附机制与智能工艺调控

本研究针对饮用水砷污染难题，创新性地将铁氧化物改性天然矿物（IOCP/IOCS/IOCZ）吸附技术与人工智能优化相结合。通过系统评估吸附动力学与等温线特征，并采用ANN、XGBoost和RF等机器学习算法预测吸附性能，结合遗传算法和贝叶斯优化实现了工艺参数全局优化。结果表明优化系统使残留砷浓度降至1.7-42 μg L-1，处理成本降低至0.004-0.007 $ mg-1 As，环境效益提升超80%，为可持续水处理提供了技术范本。

　　

砷污染是全球范围内严峻的饮用水安全问题，尤其在地下水资源丰富的地区，天然地质过程导致砷元素溶出，严重威胁公众健康。世界卫生组织(WHO)规定饮用水中砷含量不得超过10 μg L^-1，但许多地区仍难以达标。传统水处理技术如混凝沉淀、离子交换等存在成本高、产生二次污染等问题，而吸附法因其操作简便、成本低廉备受关注。近年来，铁氧化物改性天然矿物材料展现出巨大潜力，但其优化过程多依赖试错法，难以应对复杂水体环境的多参数协同调控需求。

为突破这一瓶颈，来自土耳其Ondokuz May?s大学的研究团队在《Surfaces and Interfaces》发表了一项创新研究，他们通过整合吸附实验、机器学习建模和优化算法，建立了智能化的砷去除工艺优化框架。研究采用三种铁氧化物涂层天然矿物：浮石(IOCP)、海泡石(IOCS)和沸石(IOCZ)，系统考察其对砷(III)和砷(V)的去除性能。

研究主要采用以下关键技术方法：首先通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)和BET比表面积分析对改性吸附剂进行表征；采用批式吸附实验获取动力学和等温线数据；利用人工神经网络(ANN)、极端梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)三种机器学习算法建立预测模型；最后结合遗传算法(GA)和贝叶斯优化(BO)进行工艺参数优化。研究还引入了环境增益(EG)指标和经济性评估体系进行可持续性分析。

3.1. 吸附剂表征结果

通过XRF分析证实铁氧化物成功负载，IOCP、IOCS和IOCZ的铁含量分别达到5.32%、3.00%和2.13%。BET测试显示改性后比表面积显著增加，特别是IOCZ从29.18增至65.62 m² g^-1。SEM图像显示铁氧化物以纳米颗粒形式均匀分布在矿物表面，XRD分析表明涂层为非晶态结构，有利于砷吸附。

3.2. 吸附性能研究

响应面分析表明操作参数对吸附效率有显著影响。所有吸附剂均呈现典型的两阶段动力学特征，伪二级模型拟合最佳(R²>0.99)，表明化学吸附为主导机制。IOCP和IOCZ对两种砷形态的去除率均超过80-90%，而IOCS性能相对较差(As(III):～55%, As(V):～35%)。砷(V)吸附在酸性条件下更佳(pH 3-5)，而砷(III)在pH 3-7范围内保持稳定高效吸附。

3.3. 机器学习模型性能

ANN模型表现出最优的预测性能，对As(III)和As(V)的预测R²分别达到0.90-0.96和0.82-0.96，均方根误差(RMSE)为20-40 μg L^-1，显著优于XGBoost和RF模型。敏感性分析显示接触时间和pH是影响砷(V)去除的关键因素，而初始浓度对砷(III)预测贡献更大，与吸附机制相符。

3.4. 人工智能优化与传统方法对比

将ANN与GA和BO优化算法结合，成功确定了最佳工艺参数。对于砷(V)去除，IOCP和IOCS的最佳pH为～3.0，接触时间354-763分钟；而IOCZ需要近中性pH(～7.2)和更长接触时间(～3300分钟)。优化后残留砷浓度显著降低：IOCP-As(III)～8.1 μg L^-1、IOCS-As(III)～42 μg L^-1、IOCZ-As(III)～1.7 μg L^-1，以及IOCP-As(V)～1.3 μg L^-1、IOCS-As(V)～28 μg L^-1、IOCZ-As(V)～6.2 μg L^-1。

3.5. 环境与经济影响评估

优化系统使化学品使用量减少高达65%，处理成本降低至0.004-0.007 $ mg^-1 As。环境增益(EG)指标显示，IOCP-As(V)和IOCZ-As(III)系统的正环境效益超过80%，显著优于试错法的基准 scenario。

研究结论表明，铁氧化物涂层天然矿物结合人工智能优化策略能够实现高效、低成本的砷去除技术。机器学习算法特别是ANN能够准确预测吸附行为，而GA和BO优化可有效识别全局最优工艺参数。该研究不仅为砷污染治理提供了技术创新，更重要的是建立了数据驱动的水处理工艺优化框架，对推动可持续水处理技术的发展具有重要意义。这种跨学科方法将实验科学与人工智能相结合，为环境工程领域带来了新的研究范式，特别适合在资源有限地区推广应用。