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华东理工大学/井冈山大学周彦波团队SPT综述：机器学习在重金属吸附建模中的应用研究

环境人Environmentor 2025-08-13 12:18
文章摘要
本文综述了机器学习在重金属吸附建模中的应用研究，系统梳理了从数据准备到模型选择与验证的完整流程。背景方面，工业废水与采矿活动导致的重金属污染问题日益严重，传统吸附技术面临高维非线性挑战。研究目的旨在利用机器学习技术提升吸附效率预测、特征重要性评估及吸附机制解析的准确性。结论表明，机器学习在吸附剂结构优化与设计中发挥重要作用，但需解决数据标准化、算法集成及模型可解释性等挑战。未来研究方向包括构建标准化数据库、发展集成深度学习算法及融合理论科学知识。
华东理工大学/井冈山大学周彦波团队SPT综述：机器学习在重金属吸附建模中的应用研究
查看文献： Applications of machine learning in heavy metal adsorption modeling: A review
查看期刊：Separation and Purification Technology
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