基于機器學習的生物炭吸附重金屬建模研究進展

摘要： 生物炭吸附重金屬試驗面臨參數眾多、污染狀況復雜、生物炭特性豐富以及研究成本高且周期長等問題，傳統吸附模型已無法滿足當前研究需求。近年來機器學習在高維數據處理和復雜問題分析方面展現出巨大潛力，其建模流程清晰且成熟，在重金屬污染預測方面精準而穩定，對發掘隱藏的吸附機制具有獨特價值，是生物炭吸附重金屬建模研究的優質選擇。闡述了機器學習建模的工作流程及優勢；從吸附效率預測、促進優化實驗... （共11頁）