Carbon Research | 强化机器学习的生物炭吸附染料性能预测：参数优化与实验验证

本研究旨在利用机器学习模型预测生物炭对染料的吸附性能，并优化相关参数。研究构建了一个包含17个变量的预测系统，其中CatBoost模型表现最优（R²=0.988）。通过SHAP和PDP分析，发现初始浓度C₀对吸附性能影响最大。实验验证显示模型预测值与实测值高度一致（R²=0.9037），验证了模型的可行性。此外，研究还开发了一个可视化界面工具，便于实际应用。该研究为高性能吸附材料筛选和环境数据建模提供了新思路。