暨南大学朱明山/华南农业大学银仁莉ACB：机器学习结合密度泛函理论揭示过硫酸盐体系中单线态氧生成与污染物降解之间的关系

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第一作者：黎镇杰 通讯作者：银仁莉，朱明山 通讯单位：华南农业大学资源环境学院，广东岭南现代农业实验室，广东省农业农村污染治理与环境重点实验室，暨南大学环境与气候学院 论文 DOI ： https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2025.125322 全文速览 本研究通过整合机器学习（ ML ）和密度泛函理论（ DFT ），阐明了过硫酸盐（ PS ）活化及其选择性生成单线态氧（ 1 O 2 ）与污染物降解率之间的机理。基于同行评审出版物中的综合数据集，建立了  1 O 2 介导的  PS  过程中催化剂特性、反应条件和污染物降解率之间的定量关系。结果表明，催化剂中氮的含量和状态在很大程度上影响着  1 O 2 的生成和在  PS  过程中的主导地位，尤其是  9.5%  左右的吡咯氮能最大限度地选择性生成 1 O 2 ，而能隙（ < 0.13 eV ）较小的污染物分子能更有选择性地受到  1 O 2 的攻击 ………………………………