将厚叶凤梨（Eichhornia crassipes）升级为改良型生物炭，用于去除新兴污染物双酚A（Bisphenol-A）：通过机器学习和响应面方法进行优化

《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》：Upcycling of Eichhornia crassipes to modified biochar for emerging pollutant (Bisphenol-A) removal: optimization with machine learning and response surface methodology

　　

迪维亚·迪利亚扬（Divya Dhillayan）|桑托什·布卡尔（Santosh Bhukal）|拉凯什·乔杜里（Rakesh Choudhary）|阿纳米卡·辛格（Anamika Singh）|苏雷什·戈特卡尔（Suresh Ghotekar）|维诺德·库马尔·加格（Vinod Kumar Garg）|纳维什·卡塔里亚（Navish Kataria）

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  使用Eichhornia crassipes合成KOH改性的活化生物炭。
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  利用机器学习模型和响应面方法进行统计优化与预测。
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  梯度提升算法对数据的拟合效果最佳，R²值为0.94。
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  BPA的吸附主要受π-π相互作用和氢键作用的影响。
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  通过WHAB的解吸实验研究了该材料的再生性和可重复使用性。