【摘 要】
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机器学习近年来应用到气象、医学、环境和材料等领域。在环境材料领域中,具有高比表面积和多孔结构的吸附剂可以去除水体或土壤中的有机污染物以及重金属离子,吸引了众多学者的关注。然而,获得吸附容量和规律的批量实验复杂且耗时,并且目前的研究注重于吸附剂的物化性质,忽略了吸附质和环境因素的影响。机器学习不仅可以对自变量和因变量之间复杂的非线性关系进行建模和预测,还可以从实验数据中探究其隐藏的自然规律。因此通过
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机器学习近年来应用到气象、医学、环境和材料等领域。在环境材料领域中,具有高比表面积和多孔结构的吸附剂可以去除水体或土壤中的有机污染物以及重金属离子,吸引了众多学者的关注。然而,获得吸附容量和规律的批量实验复杂且耗时,并且目前的研究注重于吸附剂的物化性质,忽略了吸附质和环境因素的影响。机器学习不仅可以对自变量和因变量之间复杂的非线性关系进行建模和预测,还可以从实验数据中探究其隐藏的自然规律。因此通过机器学习预测吸附剂（如碳纳米管（CNT））的吸附容量,理解吸附实验数据背后的吸附理论,对吸附剂的实际应用至关重要。本文利用机器学习回归算法对CNT吸附有机污染物的吸附容量进行预测,并且通过符号回归对吸附等温线实验数据中的隐藏方程进行提取。本文的主要研究工作如下:（1）挖掘文献中近100个CNT吸附有机污染物案列,建立包含18个特征,498个样本的CNT吸附有机污染物数据集CNT＿Ads Data。通过特征重要性和相关性分析确定了影响碳纳米管吸附容量的重要因素,分析出多维特征之间的关系以及对吸附能力的影响权重,证明CNT比表面积是决定吸附容量的关键因素。同时通过单一回归模型（线性回归、决策树）和集成回归模型（随机森林、梯度提升树）等回归算法对CNT的吸附容量进行预测,最高预测拟合系数达到96.7%。（2）针对目前吸附等温线理论方程的发现和发展依然依靠科学家们的经验和直觉的困境,本文创建了理论等温线数据集T＿Data和不同吸附剂吸附不同吸附质的实验等温线数据集E＿Data。本文通过创建的T＿Data和E＿Data吸附等温线数据集,利用基于遗传编程的符号回归算法在2个数据集中进行数学表达式搜索,进而产生一系列置信度较高的方程。最后通过物理方程的简化性质,对该系列方程进行缩放、变换等数学操作,得出简易美观的吸附方程表达式,与现有的6种吸附方程高度一致。
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