8、利用优化人工神经网络估算风化伟晶岩中纳米管状埃洛石对 Cd2+ 的吸附效率

利用优化人工神经网络估算风化伟晶岩中纳米管状埃洛石对 Cd2+ 的吸附效率

1. 引言

近几十年来，随着全球工业化的迅猛发展，重金属污染已成为一个广泛的环境问题。铜、镉、镍、铬、砷、汞、铅等重金属具有很强的毒性，它们在环境中难以降解，会长期存在，对人类健康和水生生态系统构成严重威胁。发展中国家由于采矿、冶炼和制革等工业活动，更容易受到重金属污染的影响，人类通过饮用水和食物链接触重金属的情况令人担忧。

许多研究聚焦于水、废水和土壤中重金属的吸收或去除，尤其是水，因为淡水仅占地球水资源的 2.5%，对人类日常生活至关重要。为了从水中吸收重金属，人们提出并测试了多种生物炭系统和材料，如氧化石墨烯及其复合材料、聚丙烯酰胺氧化物水凝胶接枝海藻酸钠、硫代氨基脲纳米复合材料、静电纺丝纳米纤维膜和硫醇功能化纤维素纳米纤维膜等，这些材料在去除 Cd2+、Cu2+、Ni2+、Pb2+ 等重金属方面表现出了良好的效果。

在众多重金属中，Cd2+ 被认为是最危险的重金属之一，许多研究人员使用不同材料对其进行了研究、评估和去除。例如，有研究评估了一种由聚丙烯酰胺/羧甲基瓜尔胶（PAM/CMG）和间苯并卟啉二甲烯（meta - BPDM）配体组成的水凝胶对选择性去除水中 Zn2+、Cd2+ 和 Hg2+ 离子的效果；还有研究使用固定化的海藻生物量对水溶液中的 Cd2+ 离子进行生物吸附；另外，一种由富氮氧卟啉基材料制成的共价有机框架（COF）也展现出对 Cd2+ 的高吸附能力。

研究人员采用了先进技术和不同方法来测量各种材料对重金属的吸收能力。一些研究应用径向基函数神经网络（RBFNs）、多层感知器神经网络（MLPNs）、支持向量机和基因表达式编程来预测氯酚的吸收；还有研究开发人工神经网