臭氧化催化剂设计的定制快速方法

在《环境科学与生态技术》杂志上发表的一项新研究中，中国环境科学研究院的研究人员利用机器学习，特别是人工神经网络(ANN)模型，根据从52种不同催化剂收集的数据来预测催化剂性能。

ANN模型表现出很强的相关性和泛化能力，表明其在预测催化剂行为方面具有鲁棒性。此外，荧光光谱法与机器学习模型相集成，可提供有关废水中有机物的成分和浓度的宝贵信息。这种创新方法可以更高效、更有效地处理难降解有机物。

以Mn/γ-Al2O3催化剂为例，研究人员利用荧光光谱成功筛选了一系列催化剂配方。他们确定了特定废水成分的Mn(NO3)2的最佳浸渍浓度和时间。然后，ANN模型生成了Mn/γ-Al2O3催化剂的优化配方，从而提高了催化性能。总有机碳去除率的预测值和实验值非常一致，证实了优化催化剂的有效性。

该研究还确定了氧化自由基(·OH和1O2)和Mn/γ-Al2O3催化剂的协同效应是提高性能的关键因素。

这种创新方法为根据废水质量的独特特征设计臭氧化催化剂提供了快速且定制的解决方案。通过将机器学习和荧光光谱相结合，研究人员可以更有效地优化催化剂配方，从而增强对工业废水中难降解有机物的处理。

此外，将ANN模型与荧光光谱相结合应用，对于复杂废水系统中催化剂开发、性能预测和过程模拟的进一步发展具有巨大潜力。这种方法为废水处理的研究人员和从业者提供了有价值的策略，从而能够开发更可持续和更有效的处理方法。