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

天然有机质研究情报 2025-08-01 18:29
文章摘要
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。
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
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