基于机器学习的生物炭吸附重金属建模研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 冯丁

作者： 冯丁;刘晶静;马文丹;刘玉学;杨尘;张萌萌

作者机构：

关键词： 生物炭;机器学习;重金属;预测模型;环境修复

期刊名称： 工业水处理

ISSN： 1005-829X

年卷期： 2024 年 44 卷 012 期

页码： 1-11

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 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。

分类号： TP181%X703

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