由于重金属不可生物降解且具有强烈的生物累积倾向，它们对人类健康、淡水资源和生态系统构成了严重威胁[1]。其中，Cu(II)被认为是一种高度危险的污染物；过量暴露会损害肾脏、肝脏和神经系统，在严重情况下甚至可能导致贫血或肺癌[2]。因此，高效去除废水中的Cu(II)具有重要的环境和公共卫生意义。
传统的重金属去除技术，包括物理吸附[3]、化学沉淀[4]、离子交换[5]和膜过滤[6]，通常存在操作成本高、工艺复杂、选择性差和再生能力有限等局限性[7]。近年来，电容去离子（CDI）作为一种有前景的替代技术脱颖而出，因为它具有高效率、低能耗、环境兼容性和最小的二次污染[8],[9]。例如，Nie等人[10]开发了一种涂有聚吡咯（MIL@PPy）的铁基金属-有机框架，用于Cu(II)的电吸附，达到了228 mg/g的容量。CDI通过两种主要的离子存储机制运行：电双层（EDL）吸附和伪电容存储。EDL吸附依赖于离子在电极-电解质界面的静电积累，而伪电容存储涉及表面法拉第氧化还原反应。重要的是，这两种机制都可以通过短路或极性反转实现电极再生[11]。CDI系统的性能在很大程度上取决于电极材料。已经探索了多种材料用于重金属去除，包括MOFs、氧化石墨烯、导电聚合物和MXenes[12]。然而，它们的大规模应用常常受到高成本、复杂合成路线和有限吸附容量的限制。生物炭是一种富含碳的材料，通过在惰性条件下热解生物质制备而成，由于其可再生性、低成本、高孔隙率和环境友好性而受到越来越多的关注[13],[14]。各种生物质来源，如稻壳、大豆秸秆和棉秆，已被用于制备具有良好脱盐性能的生物炭电极。Truong等人[15]报告称，来自褐藻（Sargassum hemiphyllum）的生物炭表现出120 mg/g的Cu(II)电吸附容量。
污水污泥是废水处理的副产品，在全球范围内大量产生，其中含有重金属、病原微生物和多种有机污染物，其安全处置是一个紧迫的环境挑战[16]。传统的处置方法，包括焚烧和填埋，通常伴随着高成本和二次污染的风险[17]。在这种情况下，将污水污泥转化为增值的功能材料为解决废物管理问题提供了一种有前景的策略。由于含有丰富的有机物，污水污泥已被广泛认为是生产生物炭的合适前体[18],[19]。更重要的是，将污泥衍生的生物炭工程化为CDI电极材料不仅能够高效利用污泥，还能推动电化学分离技术的发展。与传统生物炭原料相比，污水污泥是一种低成本且易于获取的废物资源，将其转化为CDI电极在废物减少、环境修复、资源保护和可持续性方面具有协同效益[20]。然而，污泥衍生的生物炭通常具有不发达的孔结构和有限的表面官能团，这限制了其电吸附性能[21]。这些缺点可以通过与生物质的共热解和表面修饰策略得到有效缓解[22],[23]。在本研究中，选择蜂窝状生物质作为共热解原料，因为与小麦秸秆和稻壳等传统生物质相比，它具有更高的碳含量、更大的比表面积和自然形成的孔结构[24],[25],[26],[27]。
基于先前研究证明零价铁（ZVI）-生物炭复合材料具有优异的电化学性能，本文采用 potassium ferrate（K2FeO4）通过碳热还原法合成了ZVI-生物炭复合材料[28]。与使用硼氢化钠（NaBH4）的传统ZVI合成方法相比，这种方法能够同时实现孔隙活化和铁的掺入，提供了一种更简单、更高效的制备途径[29]。此外，考虑到焦磷酸-Cu(II)复合物的高稳定性常数（log K = 12.45）[30]，并受到Fan等人工作的启发，他们报告称经过焦磷酸钠修饰后的污泥生物炭Cu(II)吸附能力提高了6.37倍，因此使用焦磷酸钠作为表面修饰剂进一步增强了Cu(II)的去除性能[31]。
为了提高制备效率和性能优化，采用响应面法（RSM）来优化生物炭合成和电吸附条件。作为统计和数学工具，RSM建立了过程变量与系统响应之间的定量关系，从而能够在较少的实验次数下确定最佳条件[32],[33]。其在优化基于生物炭的电吸附系统方面的有效性已得到广泛验证[34],[35],[36]。同时，人工神经网络（ANNs）作为一种强大的数据驱动模型，能够捕捉多变量系统中的复杂非线性关系[37],[38]。它们在废水处理过程中的优越预测性能已有充分记录[39]，并且已有成功应用报告使用基于生物炭的材料预测重金属的电吸附行为[40]。这种建模方法符合绿色人工智能的原则，因为它们提高了资源效率并减少了整个过程生命周期中的实验浪费[41]。
在本研究中，通过RSM优化合成了污泥蜂窝磁性生物炭（SHMB）并对其进行了全面表征。系统研究了SHMB的Cu(II)电吸附行为，并开发了一个反向传播人工神经网络（BP-ANN）模型来预测电吸附性能。这项工作不仅证明了利用污水污泥作为CDI电极前体的可行性，还强调了材料设计、统计优化和数据驱动建模在可持续重金属废水处理中的协同作用。
