利用响应面法和人工神经网络优化及模拟刚果红在角豆叶上的吸附

《South African Journal of Chemical Engineering》：Optimization and modeling of Congo Red adsorption onto Ceratonia siliqua Leaves using Response Surface Methodology and Artificial Neural Networks

　　

角豆叶（Ceratonia siliqua Leaves，CSL）对刚果红（Congo Red，CR）表现出高吸附容量（约615 mg/g）。Box-Behnken设计（Box-Behnken Design，BBD）优化准确预测了吸附性能。准二级动力学（Pseudo-Second-Order，PSO）和Langmuir等温线拟合良好。该系统自发、可重复使用，且具有强大的响应面法（Response Surface Methodology，RSM）和人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）预测能力。

《South African Journal of Chemical Engineering》近期发表了一项关于利用角豆叶（Ceratonia siliqua Leaves，CSL）作为生物吸附剂去除水中刚果红（Congo Red，CR）的优化与建模研究。该研究将实验表征、响应面法（Response Surface Methodology，RSM）优化与人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）预测相结合，系统考察了CSL对阴离子染料CR的吸附性能、机理及过程优化，为木质纤维素农业废料在染料废水处理中的应用提供了重要参考。

水污染与水资源短缺是当前全球环境与公共卫生面临的重大挑战。传统处理技术如膜过滤、光催化等存在运行成本高、设备复杂或