一个简约的Langmuir-Freundlich负载-响应框架用于非挥发性有机污染物的声化学降解：模型比较、验证与可辨识性

《Ultrasonics Sonochemistry》：A parsimonious langmuir-freundlich loading-response framework for sonochemical degradation of nonvolatile organic contaminants: Model comparison, validation, and identifiability

　　

研究人员构建了一个具有物理基础的Langmuir-Freundlich负载-响应框架，用于描述水中非挥发性有机污染物的声化学降解。声空化被表示为一个异质性氧化微环境，其中污染物降解取决于气泡-液体界面区域的表现占据程度以及在固定操作条件下产生的有限氧化能力。该框架使用萘酚蓝黑（NBB）和呋塞米作为化学性质不同的非挥发性污染物进行评估。对于NBB，将初始浓度从3 mg/L增加至120 mg/L，使初始降解速率从0.22268 mg/L·min增加至2.1502 mg/L·min，而30分钟去除效率从100%降至43.46%，净H₂O₂生成速率从5.4794 μmol/L·min降至3.9161 μmol/L·min。初始速率校准得到r_max=3.8324 mg/L·min，K_LF=1.1298×10^?2 L/mg，n=0.8256。为减少参数冗余，每种化合物的所有浓度-时间曲线使用四个全局参数r_0,ref,T、β_T、K_LF,T和n_T进行描述，而无需针对特定浓度的拟合系数。校准均方根误差（RMSE）对于NBB为0.0196，对于呋塞米为0.0399。分块留一浓度交叉验证分别给出合并RMSE值0.0391和0.0566。对于NBB，在7、10、40和120 mg/L浓度下的30分钟去除率测量数据未参与时间分辨参数估计，其计算值与实验值的RMSE为1.79个百分点。与更简单模型的比较表明，对于NBB，负载依赖的准一级模型给出了最低的交叉验证RMSE，而对于呋塞米，经典Langmuir和Langmuir-Freundlich模型给出了相当的交叉验证性能。参数置信区间和基于协方差的相关性分析识别出初始速率参数之间存在强补偿作用，而四参数时间分辨模型中的相关性较低。因此，拟合系数被解释为特定条件下的表观描述符，而非界面吸附、自由基通量或分子协同性的直接测量值。该框架为在已校准操作域内进行插值和处理时间计算提供了一个降阶工具，但将其应用于其他化合物、反应器或溶液基质时，需要重新校准和独立验证。

研究人员在《Ultrasonics Sonochemistry》上发表了一项关于非挥发性有机污染物