农业农村部环保所、西北农林科技大学BT：利用机器学习优化双金属改性生物炭对牲畜废水中磷酸盐去除性能的设计

本研究针对镁改性生物炭在碱性废水中除磷效率低的问题，通过六种机器学习模型优化双金属改性生物炭设计。背景显示磷污染与资源短缺问题日益严重，需开发高效吸附材料。研究目的为利用机器学习预测材料性能并制定碱性废水处理策略。结果表明随机森林、梯度增强回归和极端梯度增强模型预测精度最高（R²>0.98），特征分析确定料液比、pH值和吸附量为关键参数。实验验证Mg-Ca改性生物炭在酸碱性条件下均保持优异性能，对实际废水磷酸盐去除率达99.33%。结论表明机器学习驱动的方法为生物炭材料实际应用提供了新策略。