生物膜覆盖对活性炭催化臭氧转化为羟基自由基的影响及其在微污染物去除中的应用

本研究揭示了颗粒活性炭（GAC）和生物膜覆盖活性炭（BGAC）在臭氧（O3）转化为羟基自由基（●OH）过程中的差异机制：GAC通过催化作用提升●OH暴露量（∫[●OH]dt）24-72%，而BGAC因生物膜阻碍活性位点导致●OH生成减少14-25%。机器学习模型（ML）精准预测氧化剂暴露量（R2>0.99），为优化饮用水处理工艺提供理论支撑。

　　

Highlight
生物膜覆盖对活性炭催化臭氧转化为羟基自由基的影响及其在微污染物去除中的应用

Conversion of ozone to hydroxyl radical in the presence of activated carbon
通过对比实验发现，颗粒活性炭（GAC）和生物膜覆盖活性炭（BGAC）对臭氧（O₃）分解的促进作用存在显著差异（图1a）。GAC能在180秒内几乎完全消耗O₃，而对照组需600秒。关键发现是：GAC通过表面催化将O₃高效转化为羟基自由基（^●OH），使∫[^●OH]dt提升24-72%；而BGAC因生物膜堵塞活性位点，反而导致^●OH暴露量降低14-25%。这种差异直接影响了微污染物（MPs）的降解效率——GAC增强O₃抗性污染物的降解，BGAC则抑制该过程。

Machine learning prediction and surface modification effects
基于实验数据开发的机器学习模型（ML）对氧化剂暴露量的预测精度极高（R²>0.99）。有趣的是，长期臭氧暴露会改变材料特性：GAC表面被氧化导致催化能力下降，而BGAC的生物膜被破坏后反而恢复部分催化功能。

Conclusions
本研究阐明GAC/BGAC在臭氧体系中的双重作用机制，为水处理工艺优化提供关键参数。ML模型与动力学方程的结合实现了污染物去除效率的精准预测，而材料表面动态变化现象为工艺调控提供了新思路。

（注：翻译保留原文科学表述，如^●OH的自由基符号和上下标格式，并采用"生物膜堵塞活性位点"等生动表述增强可读性）