甲基丙烯酰胺/甲基丙烯酸甲酯共聚物改性生物质碳材料的开发，以实现更优异的刚果红吸附性能：利用响应面法（RSM）和机器学习技术进行优化并深入探讨其吸附机制

《Journal of Molecular Liquids》：Development of methacrylamide/methylmethacrylate copolymer modified biomass-carbon for superior Congo red adsorption: Leveraging RSM and machine learning for optimization and mechanistic insights

本研究开发了一种新型复合吸附剂PMMGCF，由阿拉伯椰枣叶衍生绿碳纤维与甲丙烯酰胺-甲基丙烯酸共聚物复合而成，显著提升刚果红染料吸附能力至411.71 mg/g。通过 BET、FTIR、XRD等表征证实改性有效增加孔隙率及表面活性，响应面法（R2=0.9755）和机器学习（高斯过程回归器R2=0.96）揭示pH、投加量、初始浓度关键影响。热力学分析表明过程自发且吸热（ΔG°=-5.11 kJ/mol）。PMMGCF为工业废水处理提供了高效、可扩展的绿色解决方案。

　　本研究介绍了一种新型吸附剂复合材料PMMGCF的合成与性能评估，该材料由阿拉伯枣椰树叶制备的绿色碳纤维（GCF）与甲基丙烯酰胺（MAAm）和甲基丙烯酸甲酯（MMA）共聚物修饰而成，旨在提高对水体中刚果红（Congo Red, CR）染料的去除效率。刚果红是一种阴离子偶氮染料，因其在水中的高溶解性、强烈的颜色以及潜在的毒性而成为水污染治理中的重要挑战。它不仅影响水体的光学特性，还会对水生生态系统造成威胁，甚至对人类和动物健康构成风险。因此，开发一种高效、经济且环境友好的去除刚果红的方法具有重要的现实意义。

传统的水处理技术如混凝沉淀、化学氧化、高级氧化工艺、膜过滤和生物降解等，虽然在一定程度上能够去除刚果红，但往往存在成本高、操作复杂或对特定污染物的去除效率有限等问题。相比之下，吸附技术因其操作简便、去除效率高、设备成本低以及吸附剂可再生等优点，成为当前处理刚果红污染的有效手段之一。近年来，研究人员不断探索新型吸附材料，如天然有机材料、生物炭、活性炭以及聚合物复合材料等，其中基于生物质的碳材料因其高比表面积、可再生性和环境友好性而备受关注。

本研究中，采用阿拉伯枣椰树叶作为原料，通过碳化工艺制备出绿色碳纤维（GCF），再将其与MAAm和MMA共聚物结合，形成PMMGCF复合材料。该复合材料的创新之处在于其原料来源的可持续性，以及通过共聚物修饰显著提升其吸附性能。MAAm和MMA的结合不仅增强了材料的表面极性和化学活性，还赋予其良好的热稳定性和机械强度，使其在实际应用中更加可靠。研究结果表明，PMMGCF的比表面积和孔隙率相较于未改性的GCF有了显著提升，这为提高其对刚果红的吸附能力奠定了基础。

为了系统地评估PMMGCF的吸附性能，本研究采用了多种分析手段，包括BET、TGA、XRD、FTIR、SEM和Zeta电位等。这些分析方法从不同的角度揭示了材料的物理化学特性。BET分析显示，PMMGCF的比表面积达到1.0668 m2/g，远高于未改性的GCF（0.2214 m2/g），说明共聚物的引入有效增加了材料的表面活性位点。TGA测试进一步验证了PMMGCF在高温下的热稳定性，表明其在吸附过程中的结构完整性能够得到保障。XRD图谱显示，GCF呈现出典型的无定形碳结构，而PMMGCF则表现出更有序的晶体结构，这可能与其表面官能团的分布和材料的改性程度有关。

FTIR和SEM分析则提供了材料表面化学组成和微观结构的直观信息。FTIR光谱显示，PMMGCF的表面含有丰富的极性官能团，如-O-H、-N-H和-C=O等，这些官能团能够与刚果红分子之间形成氢键或静电相互作用，从而提高吸附效率。SEM图像则揭示了PMMGCF的表面形貌，显示出更复杂的孔隙结构，有助于增加吸附位点和提高吸附速率。Zeta电位分析进一步表明，PMMGCF的表面电荷特性对刚果红的吸附行为具有重要影响，使其在特定pH条件下表现出更强的吸附能力。

在吸附性能的评估中，研究团队通过响应面法（Response Surface Methodology, RSM）结合中心组合设计（Central Composite Design, CCD）对影响吸附效率的关键因素进行了系统分析。实验结果表明，溶液pH值、吸附剂用量以及初始染料浓度是影响PMMGCF吸附性能的三大主要参数。其中，pH值对吸附行为的影响尤为显著，因为刚果红作为一种阴离子染料，其在不同pH条件下的电荷状态会直接影响其与吸附剂之间的相互作用。此外，吸附剂用量的增加有助于提高单位体积水体中染料的去除量，但过高的用量可能导致吸附剂的利用率下降。因此，合理控制吸附剂用量对于实现高效的水处理至关重要。

吸附动力学研究进一步揭示了PMMGCF对刚果红的吸附机制。实验结果表明，PMMGCF的吸附过程主要遵循Elovich模型和伪二级动力学模型，其拟合度分别达到0.9899和0.983，说明吸附过程以化学吸附为主，并且可能涉及多步骤的反应机制。Elovich模型通常用于描述表面反应控制的吸附过程，而伪二级动力学模型则能够反映吸附剂表面活性位点的饱和情况，因此这两个模型的高拟合度表明PMMGCF在吸附过程中具有较高的化学活性和较强的吸附能力。

吸附等温线分析则进一步明确了PMMGCF的吸附机制。Langmuir等温模型的拟合度达到0.973，表明刚果红在PMMGCF表面的吸附行为符合单层吸附模型，即吸附质在吸附剂表面形成均匀的单分子层。这一结果不仅说明了PMMGCF具有较高的吸附容量，还表明其表面存在均匀的吸附位点，能够有效结合刚果红分子。相比之下，Freundlich等温模型的拟合度较低，说明PMMGCF的吸附行为更倾向于单层吸附，而非多层吸附。

热力学分析结果表明，PMMGCF对刚果红的吸附过程是自发进行的，并且为吸热反应。根据计算，ΔH°为34.58 kJ/mol，ΔG°为-5.11 kJ/mol（在318 K条件下），这表明吸附过程在热力学上是可行的，并且随着温度的升高，吸附能力有所增强。这种吸热特性可能与吸附过程中分子间相互作用的增强有关，而负的ΔG°值则说明吸附过程在热力学上具有一定的驱动力，能够在较低的能量输入下实现高效的染料去除。

除了实验研究，本研究还引入了机器学习（Machine Learning, ML）方法，用于预测PMMGCF的吸附容量。通过构建多个机器学习模型，研究团队发现高斯过程回归器（Gaussian Process Regressor）在预测吸附能力方面表现出最高的准确性，其R2值达到0.96，均方误差（RMSE）为0.06。这一结果表明，机器学习技术在吸附性能预测和优化方面具有巨大的潜力。通过结合实验数据与机器学习模型，研究人员不仅能够更精确地预测吸附条件，还能够优化吸附参数，从而提高水处理效率。

本研究的另一大创新在于将实验研究与数据驱动的方法相结合，为吸附材料的开发和应用提供了新的思路。传统的吸附研究往往依赖于实验设计和数据分析，而机器学习技术的引入使得研究人员能够在更短的时间内完成对吸附行为的预测和优化，从而加速新型吸附材料的研发进程。此外，机器学习模型的高精度预测能力还能够为实际应用提供理论支持，帮助工程师和研究人员在设计水处理系统时做出更加科学和合理的决策。

从实际应用的角度来看，PMMGCF作为一种新型吸附材料，具有广阔的应用前景。其高吸附容量（达到411.71 mg/g）和良好的热稳定性，使其在处理高浓度刚果红废水时表现出色。此外，PMMGCF的制备过程依赖于阿拉伯枣椰树叶这一可再生资源，这不仅降低了材料的成本，还减少了对环境的影响，符合绿色化学和可持续发展的理念。因此，PMMGCF不仅可以用于工业废水的处理，还可能在其他有机污染物去除领域发挥重要作用。

值得注意的是，本研究中所采用的实验方法和分析手段具有较强的科学性和系统性。通过BET、TGA、XRD、FTIR、SEM和Zeta电位等综合表征手段，研究人员能够全面了解PMMGCF的物理化学性质，并据此评估其吸附性能。这种多维度的分析方法不仅提高了研究的可靠性，也为后续的吸附机制研究和材料优化提供了坚实的理论基础。同时，响应面法和机器学习技术的结合，使得研究团队能够在实验数据的基础上，建立更精确的数学模型，从而更有效地指导吸附材料的设计和应用。

在实际应用中，吸附材料的性能往往受到多种因素的影响，包括pH值、温度、吸附剂用量、初始染料浓度等。因此，本研究通过系统的实验设计，不仅评估了PMMGCF的吸附能力，还揭示了这些参数对吸附性能的具体影响。这种全面的分析方法有助于研究人员在实际工程应用中，根据具体的水质条件和处理需求，优化吸附参数，提高处理效率。例如，在高浓度染料废水处理中，可以适当增加吸附剂用量，以提高单位时间内的吸附能力；而在低浓度废水处理中，则可以通过调节pH值来增强吸附剂对染料的亲和力。

此外，本研究还强调了吸附材料在实际应用中的可再生性和环保性。阿拉伯枣椰树叶作为一种常见的农业废弃物，其利用不仅减少了资源浪费，还降低了水处理成本。相比之下，传统的活性炭或其他合成吸附材料往往需要大量的能源和原材料进行生产，而PMMGCF的制备过程则更加绿色和可持续。这种基于生物质的吸附材料，不仅符合当前环保政策的要求，还能够为水处理行业提供更加经济和环保的解决方案。

综上所述，本研究通过合成和表征一种新型的吸附剂复合材料PMMGCF，成功提高了其对刚果红的吸附能力，并验证了其在不同条件下的吸附性能。研究结果表明，PMMGCF不仅具有高吸附容量和良好的热稳定性，还能够通过机器学习方法进行性能预测和优化，为吸附技术的发展提供了新的方向。此外，PMMGCF的制备过程充分利用了可再生资源，使其在实际应用中更加环保和经济。因此，PMMGCF有望成为未来工业废水处理中一种高效、可持续的吸附材料，为解决水污染问题提供有力的技术支持。