随着工业化和城市化的快速发展，水生生态系统中新兴污染物（ECs）的排放量不断增加，对人类健康和生态系统构成严重威胁。ECs包括药品、个人护理产品、工业化学品、杀虫剂和塑料添加剂等，它们在环境中具有不同的稳定性和氧化还原特性，使得其处理面临巨大挑战。高级氧化过程（AOPs）因其在降解ECs方面的巨大潜力而受到广泛关注，尤其是基于过氧一硫酸盐的AOP（PMS-AOP），因其独特的优点而广受欢迎。然而，PMS-AOPs在实际应用中存在控制反应以实现最佳性能和防止副作用的挑战。此外，PMS在分离时的反应性相对较低，因此，生物炭（BC）通常用于提高PMS-AOP中ECs的降解效率。BC作为一种源自生物质废弃物的富碳材料，因其固有属性而被提议作为PMS-AOP的绿色催化剂。然而，在PMS-AOP中引入BC会使反应复杂化，阻碍对机制的理解并进一步抑制EC降解的优化。因此，迫切需要创新努力进行全面和以污染物为导向的调查，指导在广泛的EC中实施PMS-AOP。

传统方法的局限性

传统方法主要依赖于大量实验来优化反应条件并了解针对特定污染物的机理，这种方法非常耗时且无法应对日益广泛的EC。此外，实验研究和理论驱动模型在处理高维数据并解开其中隐藏信息时可能会遇到挑战。因此，需要一种新的方法来指导反应条件的优化并实现有针对性的BC定制，以增强各种EC的降解。

机器学习在环境领域的应用

机器学习（ML）是一门不断扩展的人工智能学科，它开发算法和模型来识别和理解数据中的关系和模式。ML的优势在于其同时处理大量数据、适应性和泛化能力、挖掘隐藏模式等，这些优势是传统实验无法实现的。因此，ML在环境领域得到了逐步应用。

构建面向污染物的操作模式

为了构建面向污染物的操作模式，可以有效地使用ML来系统地阐明污染物性质、反应条件和BC性质之间的关系。在ML的帮助下，我们的目标是将ECs的后端连接到BC设计和反应优化的前端，从而探索PMS-AOPs优化的端到端（E2E）模式。E2E模型可以将BC的设计、综合和应用无缝集成到一个模型中，而无需创建额外的特征。这大大降低了使用门槛，从而提高了实际应用的前景。

可解释的机器学习技术

然而，在ML模型中实现E2E会给黑盒模型的解释带来更大的困难，因为它掩盖了与中间流程和决策相关的更多细节。因此，有必要采用可解释的ML技术来解开E2E模型的“黑色”性质，帮助我们获取隐藏在经过训练的E2E模型中的关于BC-PMS AOP的固有模式。

BC-PMS AOP的面向污染物操作模式

通过结合可解释的ML和E2E，可以构建BC-PMS AOP的面向污染物的操作模式，实现三个主要目标：（1）预测PMS-AOPs在不同ECS上的效率；（2）为目标EC设计BC；（3）针对特定环境条件优化反应。

全面调查和污染导向措施

在这里，我们对BCL-PMS AOP进行了全面调查，并提出了以污染为导向的措施来提高AOP的效率。最初，我们从现有文献中积累了一个全面的数据集，包括EC特性、反应条件和与反应速率常数（k）相关的BC特性。随后，我们构建了具有分层结构的回归模型，这些模型有效地将BC特性、反应条件和BC材料特性与k相关联，以精确预测不同ECs的k。

聚类和可解释的ML工具的应用

此外，K-means聚类以及可解释的ML工具被用于完成针对目标ECs量身定制的BC设计和反应优化。最后，在分子指纹图谱的帮助下，提出了E2E模式，用于在BC-PMS AOPs中实现面向污染物的优化策略。

因此，这项工作为PMS-AOPs的全过程优化提供了一种新的范式，用于去除各种EC，扩大了潜在的应用场景，并促进了AOPs在应对EC挑战中的更广泛采用。通过这种新的方法，我们可以更有效地处理水生生态系统中的新兴污染物。

未来展望

未来的研究可以进一步探索ML在PMS-AOPs中的应用，包括开发更先进的算法来处理更复杂的数据集，以及探索新的材料和技术来提高ECs的降解效率。此外，跨学科合作将有助于整合不同领域的知识，以解决这一全球性问题。