基于机器学习的生物炭吸附重金属建模研究进展

X703%TP181; 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,其建模流程清晰且成熟,在重金属污染预测方面精准而稳定,对发掘隐藏的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.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研究领域面临的挑战,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...

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Published in工业水处理 Vol. 44; no. 12; pp. 1 - 11
Main Authors 冯丁, 刘晶静, 马文丹, 刘玉学, 杨尘, 张萌萌
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江西省矿冶环境污染控制重点实验室,江西 赣州 341000%浙江省农业科学院环境资源与土壤肥料研究所,浙江 杭州 310021 01.12.2024
江西理工大学能源与机械工程学院,江西 南昌 330000%江西理工大学能源与机械工程学院,江西 南昌 330000
Subjects
environmental remediation
prediction model
机器学习
biochar
heavy metals
生物炭
预测模型
machine learning
重金属
环境修复
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ISSN1005-829X
DOI10.19965/j.cnki.iwt.2024-0004

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Summary:X703%TP181; 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,其建模流程清晰且成熟,在重金属污染预测方面精准而稳定,对发掘隐藏的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.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研究领域面临的挑战,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.
ISSN:1005-829X
DOI:10.19965/j.cnki.iwt.2024-0004