在苯酚-4-氯苯酚生物降解过程中，通过定量整合底物抑制动力学与机器学习方法进行反应器设计

《Canadian Journal of Chemical Engineering》：Quantitative integration of substrate-inhibition kinetics and machine learning for reactor design in phenol–4-chlorophenol biodegradation

　　

摘要

高浓度苯酚-4-氯酚（4-CP）混合物的处理受到底物抑制作用以及缺乏将微生物动力学与反应器设计联系起来的定量框架的严重限制。本研究通过开发一个统一的、预测性的框架来解决这一关键问题，该框架整合了底物抑制动力学、机器学习（ML）和反应器规模工程。在优化条件下（45°C、pH 8.5、接种量12%），一个由四种菌株组成的联合菌群在48小时内实现了1000 mg L^-1苯酚-4-CP的完全矿化，其处理效果优于大多数已报道的系统（即使是在相同或更高的负荷下）。系统行为通过多种抑制模型进行了严格表征，其中Haldane模型提供了最符合物理规律且统计上最稳健的描述（R² = 0.9625；AIC = -100.31），得出μ_m = 0.034 h^-1、K_S = 34.25 mg L^-1和K_i = 146.36 mg L^-1。模型有效性通过多指标评估进一步得到验证（R² = 0.922，均方根误差[RMSE] = 0.018（对于μ）；平均绝对百分比误差[MAPE] = 10.42%），并与机器学习模型进行了交叉验证，其中人工神经网络（R² = 0.991）和支持向量回归（R² = 0.968（针对生物量）；降解率为0.995）显示出更强的预测能力。重要的是，这些动力学参数被定量转化为反应器设计标准。体积降解速率（Q_S = 26.11 mg L^-1 h^-1）预测的氧气吸收速率为约60 mg L^-1 h^-1，从而确定了稳定的500 L操作所需的工程参数：kLa ≥ 15 h^-1、P/V ≈ 0.8 W L^-1和HRT ≥ 48 h。这项工作通过建立抑制动力学与反应器设计之间的直接定量联系，超越了经验建模，使得在抑制条件下能够进行预测性的放大。

利益冲突声明

作者声明没有需要披露的利益冲突。

同行评审

为了透明度，与本文相关的同行评审文件可在以下链接查看：https://doi.org/10.1002/cjce.70462。

第二轮评审
编辑决定函	2026/04/25
评审员1报告	2026/04/20
第一轮评审
编辑决定函	2026/02/07
评审员1报告	2026/01/29

数据可用性声明

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