【他山之石】中国环境科学研究院吴昌永团队：通过机器学习从分子层面桥接溶解性有机物反应性与Cu@Al₂O₃臭氧催化剂性能

本研究针对难降解有机废水处理中溶解性有机物（DOM）组成差异导致反应机制复杂化的问题，通过结合FT-ICR-MS测试与机器学习模型，系统解析了DOM分子结构特征与Cu@Al₂O₃臭氧催化剂性能的关联机制。研究发现不同废水TOC去除率存在显著差异（19.1%-58.6%），并揭示易去除分子具有高分子量、含杂原子和芳香结构的特征。通过构建随机森林模型准确识别了三类分子行为，证实UV254是评估臭氧催化氧化性能的关键指标。研究进一步阐明了催化剂结构描述符对反应选择性的调控作用，为臭氧催化剂的理性设计和难降解有机物的精准去除提供了分子层面的理论依据。