【精选文章】基于机器学习的生物炭吸附重金属建模研究进展

生物炭吸附重金属试验面临参数众多、污染状况复杂、生物炭特性丰富以及研究成本高且周期长等问题，传统吸附模型已无法满足当前研究需求。

近年来机器学习在高维数据处理和复杂问题分析方面展现出巨大潜力，其建模流程清晰，预测重金属污染精准而稳定，对发掘隐藏吸附机制具有独特价值，是生物炭吸附重金属建模研究的优质选择。

本文阐述了机器学习建模的工作流程及优势；从吸附效率预测、促进优化实验、洞察吸附机理三方面综述了机器学习在生物炭吸附重金属中的应用，分析了机器学习在生物炭吸附重金属领域面临的挑战，并对跨学科合作的前景与发展趋势进行了展望，如构建更加全面可靠的吸附数据库、引入表面官能团等深层影响因素、关注模型准确性和计算成本平衡等以深化对生物炭吸附重金属建模的研究。

机器学习流程清晰、严谨，是具有可操作性的建模流程，相较于传统模型，在生物炭吸附重金属领域具有预测结果精准、高维数据更适应、混合吸附更贴合等显著优势；能辅助研究者预测吸附效率、优化实验方案、探索吸附机理，具有超越并取代传统吸附模型的潜力。

一、研究背景

生物炭吸附重金属研究面临诸多挑战，如传统吸附模型受限于多参数、污染状况复杂、生物炭特性多样、成本高和周期长等因素，预测结果不准确，而机器学习在处理高维数据和复杂问题方面潜力巨大。

二、机器学习在生物炭系统建模中的工作流程及其优势

2.1 机器学习分类及基本工作流程

包括数据集建立、预处理、特征工程、模型选择与训练、性能评估、参数调优等流程。数据采集来源多样，预处理包括处理缺失值、离群值等，特征工程任务量占比较大，模型选择影响性能，评估方法因回归和分类模型而异。

2.2 机器学习建模优于传统模型

弹性数据建模能力方面，传统模型如Langmuir和Freundlich存在假设限制，机器学习更灵活，能处理非线性关系和多变量相互作用。

特征提取与多样化数据处理方面，传统模型在处理大规模、高维度数据时准确性和可靠性下降，机器学习擅长大数据处理并可快速提取关键特征。

预测性与解释性突破方面，传统经验模型不适合预测，机器学习能捕捉吸附过程机制。

三、机器学习在生物炭吸附重金属研究中的应用

3.1 机器学习支持吸附效率预测

多种算法如ANN、RF、SVM等可用于预测生物炭吸附效率，集成算法和优化数据集可增强模型预测性能，不同算法适用于不同数据集和问题类型。

3.2  机器学习促进优化实验操作

RF和ANN在分析输入变量对模型重要性方面可指导优化试验过程，如RF可分析生物炭吸附土壤重金属的影响因素，ANN可通过SHAP分析识别变量贡献度，还可开发GUI节省研究工作量。

3.3 机器学习辅助洞察吸附机理

通过部分依赖分析，揭示生物炭理化性质、表面官能团等因素对吸附过程和吸附量的影响，如生物炭O/C影响Cr(Ⅵ)去除能力，NPC与生物炭吸附能力是非线性关系等。

四、结论与展望

机器学习在生物炭吸附重金属领域有诸多优势，能辅助多方面研究。未来应建立更全面可靠的数据库，综合考虑多种影响吸附的因素，平衡模型准确性和计算成本，开展跨学科合作以更好地揭示生物炭附机制、优化其吸附性能。

第一作者：冯丁。E-mail：fengding9240@foxmail.com。

通讯作者：刘晶静。E-mail：jingjingliu1985@163.com。

（来源：《工业水处理》2024年第12期）

  点击阅读原文，查看文章原文