全球的水环境正日益受到难以去除的新兴污染物的困扰，包括药品、个人护理产品、内分泌干扰化学物质以及全氟和多氟烷基物质[[1], [2], [3]]。这些污染物通常以微量存在，但由于其持久性、生物累积性和慢性毒性，可能造成长期的生态和健康风险。传统的废水处理方法主要针对大量有机物和营养物质设计，往往难以分解这些稳定的分子[[4], [5], [6], [7]]。因此，高级氧化过程（AOPs）已成为控制这些污染物的关键选择，因为它们可以生成高活性的氧化剂，并促进深度转化或矿化，而不仅仅是简单的相变[[8], [9], [10]]。AOPs的多功能性源于它们对多种氧化系统的适应性，包括芬顿氧化和类似芬顿的氧化[11,12]、臭氧氧化（O3）[13,14]、过硫酸盐活化氧化（PMS/PDS）[[[15], [16], [17]]、电化学氧化（EAOPs）[[[18], [19], [20]]以及超声波/微波辅助氧化[21,22]，这些过程通常通过紫外线辐射、加热或催化剂来激活。此外，AOPs的效率取决于催化剂配方与废水特性的兼容性。
在异相AOPs中，催化剂处于核心位置：它们控制着氧化剂的活化方式、主导的反应物种、优先发生的反应路径以及过程的效率和经济可行性。然而，AOPs中的催化剂开发传统上依赖于试错实验，随着系统复杂性的增加，这种方法的效率越来越低。AOPs的性能受到多个强耦合变量的影响，包括合成条件、活性位点结构、污染物特性、溶液pH值、共存离子和溶解有机物。这种复杂性使得可转移的设计原则的提取变得复杂，并限制了机制模型在非狭义反应条件下的适用性。
用于形式化结构-性能关系的有用概念框架是定量结构-活性关系（QSAR）分析，它将分子或材料描述符与可观察的结果联系起来[[23], [24], [25]]。在AOPs的背景下，QSAR类型的思维可以扩展到包括催化剂和操作相关的描述符，从而将活性位点属性和反应微环境与降解性能联系起来。然而，传统的QSAR方法往往难以捕捉AOP系统固有的非线性相互作用和高维特征空间。机器学习（ML）提供了一种实用的方法，可以直接从实验和计算数据构建类似QSAR的映射[26]，不仅能够预测性能，还能识别有影响力的描述符[[27], [28], [29]]，并且当与可解释的方法结合使用时，还能提取机制洞察而不仅仅是曲线拟合[30,31]。值得注意的是，最近在异相氧化催化方面的进展表明，在某些情况下，催化“协同效应”可以用机制上明确且可学习的术语来表达，例如模块化基本反应和耦合描述符（包括电导率和活性位点邻近性）[32]，这在概念上与基于ML的多步AOP反应网络的表示是一致的。
数据驱动的多功能、高活性催化剂的发现已在材料科学领域取得了爆炸性增长；然而，将这些计算策略转化为环境修复中的高级氧化过程（AOPs）的具体应用仍然是一个需要系统探索的前沿领域。尽管最近的调查记录了机器学习（ML）在这一领域的崛起，但它们主要集中在通用算法的统计指标上，或者仅限于特定反应类别（例如，类似芬顿的过程），往往未能弥合数据驱动预测与基本化学机制之间的差距。与这些传统总结不同，本文建立了一个全面的框架，超越了简单的相关性，揭示了电子结构与活性氧物种（ROS）生成之间的相互作用。我们明确地将微观密度泛函理论（DFT）描述符与宏观反应器工程联系起来，旨在将该领域从经验性的试错方法转变为基于物理的逆向设计。为了实现这一愿景，讨论沿着AOP催化剂的全创新链展开，从“催化剂是什么”到“ML如何改变其设计”。我们首先总结了激发数据中心方法的AOP催化剂分类和性能瓶颈。随后，我们批判性地分析了遵循QSAR逻辑的ML辅助任务，包括为复杂水基质构建描述符，并展示了ML与量子化学计算结合如何解码结构-活性关系。最后，本文讨论了转化过程中的实际障碍，如数据不一致性，并强调了结合预测与合成的闭环、自主实验平台这一新兴前沿，以支持可扩展的废水处理。
