从低浓度废水体系中通过电化学方法去除污染物存在诸多挑战，因为要克服较低的传质速率需要较大的电能输入。脉冲电解技术通过调节氧化还原反应的开启与关闭时间，从而控制反应速率，实现持续、低压且稳定的污染物去除效果。与批量处理方式不同，工业上常用的流动电池会受到流体动力学与电解作用之间的多物理场相互作用影响。不过，在电化学参数和流动参数共同作用下的传质优化问题仍然不明确。因此，有必要了解并优化脉冲参数，如波形、持续时间以及幅值，使其与流速相匹配。阴极的持续时间和幅值决定了污染物的消耗速率，而阳极的相应参数则会影响污染物的恢复时间。合理的波形设计能够平滑污染物的消耗与恢复过程，应对不同的消耗和恢复速率，并实现更精准的脉冲控制。虽然方波脉冲能产生更强烈的污染物消耗和恢复效果，但正弦波形能够提供连续变化的电流分布，从而更灵活地控制表面的污染物消耗与恢复过程。在本研究中，我们揭示了在不同流动条件和脉冲作用下的传质行为机制。为了支撑工业化规模的污染物去除系统，我们探讨了优化策略以及机器学习方法，以便根据快速、高效去除污染物的需求来优化电解槽的尺寸设计。
