《Environmental Pollution》：Efficient eco-friendly porous green carbon fiber derived from palm waste leaves for lead removal from wastewater: RSM, and advanced modeling of machine learning
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棕榈叶废料制备的绿色碳纤维高效吸附铅离子，实验表明其具有高孔隙率（6 m2/g）和优异吸附性能，动力学符合伪二阶模型，等温线为Freundlich模型，机器学习模型（决策树R2=0.9143）有效预测吸附效率。农业废弃物资源化与重金属治理结合提供环保解决方案。
Mosaab A. Elbager | Mohammad Al-Suwaiyan | Qusai M. Karrar | Mohammed A.A. Elgzoly | Maimuna U. Zarewa | Tawfik A. Saleh
沙特阿拉伯达兰法赫德国王石油与矿业大学土木与环境工程系，邮编31261
摘要
本研究介绍了一种新型吸附材料——绿色碳纤维（GCF），该材料由棕榈废弃物叶片合成，用于可持续废水处理。利用其高孔隙率、热稳定性和表面活性，有效去除水中的铅（Pb2+）。这种材料的独特之处在于它来源于农业废弃物，并保留了天然的纤维形态和层次孔结构，这使其区别于传统的活性炭。实验条件包括pH值为5.5、温度范围为10–40°C、吸附剂用量为25–75毫克以及铅离子浓度为50–100毫克/升。通过扫描电子显微镜（SEM）、能量色散光谱（EDS）、X射线衍射（XRD）、热重分析（TGA）、比表面积（BET）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）和ζ电位分析等手段，证实了GCF具有高度多孔的结构和良好的表面化学性质。吸附动力学符合伪二级（PSO）模型（R2 = 0.952），表明其为化学吸附过程，最大吸附容量为74.961毫克/克。Freundlich等温线模型（R2 = 0.9646）表明吸附过程为异质多层吸附。径向基函数（RSM）模型与简化2FI模型（R2 = 0.9652）的预测结果高度一致；在机器学习模型中，决策树模型的表现最佳（R2 = 0.9143，均方误差MSE = 76.88），表明吸附剂重量是影响吸附效果的关键因素。这些发现凸显了将农业废弃物转化为高性能吸附剂的可行性，为废水中的重金属去除提供了一种环保且经济有效的解决方案。
引言
工业、农业和日常生活产生的废水含有多种污染物，对环境和公共健康构成严重威胁。常见污染物包括有机物、重金属、氮和磷等营养物质、病原体以及各种化学物质（Kesari等人，2021年）。废水的具体成分取决于其来源。工业废水尤其含有铅（Pb）、汞（Hg）、镉（Cd）等有害物质，这些物质在环境中具有持久性，并可能在生物体内累积，导致长期的生态和健康问题（Saini，2024年）。即使传统上富含有机物和营养物质的家庭废水，也因家庭化学品的广泛使用而逐渐成为重金属的来源（Vardhan等人，2019年）。铅是一种值得关注的重金属，因为它对人体和其他生物具有高度毒性且无生物学功能。作为优先污染物，铅在环境中长期存在，会引发神经系统、心血管系统、肾脏和生殖系统的健康问题（世界卫生组织，2001年）。世界卫生组织规定的饮用水中铅的允许浓度为10微克/升。然而，工业废水中的铅浓度通常远超这一限值（美国环境保护署[EPA]）。因此，降低废水中的铅含量以满足监管标准对于防止环境退化和保护公共健康至关重要（Jarvis和Fawell，2021年）。已有许多方法用于去除水中的铅，每种方法在成本、效率和环境影响方面各有优缺点。传统方法包括化学沉淀、离子交换、过滤膜和电化学处理（Nobakht等人，2023年；Pooladi等人，2024年；Norouzi等人，2019年；Norouzi等人，2020年；Vatankhah等人，2024年）。吸附技术因成本效益高、操作简便和效率优异而成为去除铅的有效方法。该过程涉及将铅离子吸附在固体吸附剂表面。已有多种合成和天然吸附剂被用于去除水中的铅，包括活性炭、生物炭和金属有机框架（Mahesh，2022年）。基于碳的材料，尤其是绿色碳纤维，因其高表面积、孔隙率和化学稳定性而受到关注。从天然材料废弃物中提取的绿色碳纤维已被研究用于吸附重金属（Abou，2024年；Khedri等人，2022年）。许多研究探讨了利用天然和工业来源的碳纤维去除水中的铅。许多农业废弃物及工业副产品已被成功转化为具有高表面积的绿色碳纤维，表现出优异的铅吸附能力（Nemati等人，2021年；Nie等人，2023年）。本研究重点开发了由棕榈废弃物叶片制成的绿色碳纤维（GCF），这种丰富的未充分利用的农业副产品可作为高效去除废水中铅（Pb2+）的可持续吸附剂。这种方法具有双重环境效益：既能减轻铅污染，又能实现农业废弃物的资源化利用。从材料角度来看，合成的GCF具有高孔隙率、热稳定性和表面功能化特性，且无需使用苛刻的化学处理。与传统活性炭或改性生物炭不同，GCF保留了天然的纤维形态和层次孔结构，有助于提高污染物的扩散和吸附效率。为了进一步优化吸附过程，引入了机器学习（ML）模型来捕捉温度、初始铅离子浓度和吸附剂质量等变量之间的复杂非线性关系。决策树和梯度提升等ML模型特别适合这项任务，因为它们无需明确的函数形式，且擅长识别多维数据集中的隐藏模式。ML的整合使得吸附效率的预测更加精确，并揭示了关键控制因素，从而增强了吸附系统设计的稳健性。据我们所知，这是首次系统研究棕榈废弃物衍生的GCF，并结合机理分析和预测模型进行重金属去除。这种综合方法为废水处理提供了可扩展、智能且环保的解决方案。
材料
本研究使用了高纯度试剂，包括来自Fisher Scientific的硝酸铅以及用于清洗设备和样品制备的去离子水。作为生物质材料使用了被归类为农业废弃物的棕榈叶片。通过添加pH值为13.5的氢氧化钾（KOH，Sigma Aldrich，85%）颗粒来调节pH值。此外，硝酸（Sigma Aldrich）作为活化剂使用，盐酸（HCl，37%）也参与了实验过程。
BET比表面积分析
如图1a所示，在150°C条件下测定了GCF的氮吸附-解吸等温线，以评估其对吸附性能至关重要的表面性质。结果表明，GCF的BET比表面积（SBET）为6平方米/克，平均孔径为2.8×10?3厘米3/克，孔体积为506.75埃。值得注意的是，其平均孔径显著大于通过磷酸处理或硫酸处理的椰子叶活性炭所得到的孔径。
结论
本研究证明了由棕榈废弃物叶片合成的绿色碳纤维（GCF）在去除水中的铅（Pb2+）方面具有高效性。全面的材料表征证实，GCF具有独特的物理化学性质，这些性质直接促进了其吸附性能。扫描电子显微镜（SEM）观察显示，GCF具有高度多孔的结构和良好的维管系统，形成了相互连接的大孔和开放孔隙。
资金声明
作者声明本研究未获得任何外部资助。
作者贡献声明
Mosaab A. Elbager：撰写初稿、数据整理、概念构思、方法设计。
Mohammad Al-Suwaiyan：数据整理、数据分析、概念构思。
Qusai M. Karrar：概念构思、资源调配、实验研究。
Mohammed A.A. Elgzoly：方法设计、数据整理、实验研究。
Maimuna U. Zarewa：方法设计、实验研究。
Tawfik A. Saleh：概念构思。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。
致谢
作者衷心感谢沙特阿拉伯法赫德国王石油与矿业大学（KFUPM）对我们研究工作的支持。
