基于随机森林和贝叶斯优化的TiO2光催化污染物降解速率预测模型研究

在污染物处理工作中,不同的污染物、不同的反应条件,都会对污染物降解速率产生不同程度的影响。将机器学习与分子指纹结合,建立水污染物光降解速率常数预测模型,可大大减少人力物力的投入,节省实验成本。本工作提出一种基于随机森林和贝叶斯优化的高精度预测模型,使用二氧化钛作为催化剂,将影响光降解性能的多种因素作为模型的输入,以光降解速率常数为输出,作为衡量水污染物降解速率的标准。本文收集了408个可供训练和测试的数据点,结果表明,该模型具有较好的预测精度、较强的泛化能力和鲁棒性,决定系数(R2)为0.92,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.16。

石墨相氮化碳的异质结结构在光催化领域的研究进展

近年来,石墨相氮化碳(g-C_(3)N_(4))因具有适宜的导带价带位置及低成本、低毒性、可见光驱动、稳定性好等特点在光驱动环境催化和新能源催化等领域受到广泛关注.然而,其光生电子空穴对复合严重的问题,影响了石墨相氮化碳在各种光催化反应中的催化活性.由于石墨相氮化碳的异质结结构能够有效抑制光生电子空穴对的复合并改善光生载流子的利用效率,因而其成为了光催化领域的研究热点.综述了过去5年中石墨相氮化碳的异质结结构在污染物光催化降解、光催化水分解产氢、二氧化碳光催化还原领域的研究进展,以期为石墨相氮化碳基材料在光催化领域的发展提供理论支持.

银/卤化银:一类新型等离子体光催化剂

半导体光催化氧化技术在环境保护方面具有突出的优点和很强的潜在应用价值,是当前环境净化处理的前沿研究课题之一。贵金属纳米结构的表面等离子体共振效应使之在可见区能够表现出明显的特征吸收,这为可见光驱动的光催化剂的研究提供了新的实践空间和契机。近年来的研究显示:在太阳光或可见光的驱动下,基于银/卤化银(Ag/AgX,X=Cl,Br,I)的复合物对有机污染物的光降解表现出了优良的催化性能,且该类催化剂具有良好的稳定性。随着相关研究的进一步深入和拓宽,积累了丰富的研究成果,形成了一个新的研究方向,也为有机污染物的光降解提供了新的机遇。本文对该类新型表面等离子体光催化剂的工作机制、制备方法、催化活性等方面的研究进展进行了总结和概述。此外,文中还简单论述了该类催化体系在其他前沿领域的研究进展。同时,亦对该方向存在的问题和发展前景做了总结和展望。