AI赋能的过氧化氢与过硫酸盐氧化修复法

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作者：微信文章




个人简介

姓名：刘传禹

专业/年级：环境学院2023级博士研究生

研究方向：过氧化氢和过硫酸盐氧化法修复石油污染土壤



如图所示，该研究的突破点在于构建了一个高保真的“土壤修复数字孪生”系统，利用人工智能（AI）对高级氧化技术（AOPs）修复石油污染土壤的全过程进行实时模拟与优化。传统化学修复方法如同盲人摸象，不仅效率低下、成本高昂，且难以应对现场环境的动态变化。本研究通过构建先进的机器学习模型，实现了对修复过程的智能仿真与推演。对比实验清晰地展示了AI模型在各种复杂工况下（如土壤质地、污染物组分、环境温湿度不同）的模拟保真度远超传统经验公式。其核心技术路径被重塑为：“物理环境数字孪生构建 → 实时监测数据流融合校准 → 多修复方案在虚拟空间中的加速推演 → 动态自适应最优策略生成”。研究旨在为污染场地修复提供一个能够自我演进、动态调整的智能驾驶舱，推动传统环境修复行业向智慧化、精准化治理转型。



数据驱动的智能决策：

研究采用基于海量实验数据训练的机器学习模型，能够精准预测在不同土壤条件、污染物浓度和反应环境下，过氧化氢与过硫酸盐的降解效率。通过对多维度数据的关联性分析，模型不仅能预测最终的修复结果，更能揭示pH值、药剂投加量、温度、活化剂种类等关键参数对修复过程的复杂影响，为优化反应条件、降低药剂成本和避免二次污染提供了前所未有的精确数据支持。此外，通过可解释性AI技术，量化了各输入参数对模型预测结果的贡献度，为深入理解复杂化学反应的机理指明了方向，证实了数据驱动的范式是提升修复决策科学性的关键。

感悟:

AI为环境修复领域带来的真正革命，并非简单取代人力，而是将工程师从繁琐、重复的实验泥潭中解放出来，使其能专注于更具创造性的机理探索与战略思考。它如同一位永不疲倦的科研伙伴，能够瞬间推演千百种可能性，并将数据驱动的深刻洞察力交到工程师手中。AI与工程师的智慧协同，意味着人类的经验直觉与机器的强大算力正以前所未有的方式结合，必将引领我们从“如何解决污染”的战术层面，迈向“如何构建可持续生态”的战略高度。



END

图文来源 | 陈浩杰

编辑 | 张思瑞

初审 | 王佳怡 魏佳欣

终审 | 魏旖旎