近年来，环境工程材料与化工应用化学领域在解决全球性环境问题中展现出重要价值。中科院过程工程研究所在此方向的研究紧密围绕"绿色化工"与"污染治理"两大核心，形成了以材料创新为驱动、化工过程优化为支撑的交叉研究体系。基于2023年最新研究进展，该领域呈现三大突破性方向：一是生物可降解功能材料在工业废水处理中的规模化应用，二是纳米限域催化体系对微污染物的高效降解，三是化工过程数字化重构带来的能耗与排放协同优化。

在环境工程材料研发方面，团队首创的"仿生多孔吸附剂"技术已实现工业化应用。通过模仿植物根系结构设计的三维互联多孔骨架，其比表面积达到传统活性炭的8倍，对重金属离子（如Pb²⁺、Cr⁶⁺）的吸附容量提升至120 mg/g以上。特别开发的pH响应型光催化材料，在可见光激发下可同步实现有机污染物降解与氮磷去除，在太湖流域示范工程中使水体COD去除率达到92%，氨氮去除率达85%。材料表面修饰的分子印迹技术，成功实现抗生素（如环丙沙星）的特异性吸附，吸附选择性系数Ks＞10，为解决抗生素残留问题提供了新方案。

化工过程优化领域，基于人工智能的流程强化技术取得突破性进展。通过构建包含200万组工况参数的数字孪生模型，对某石化企业废水处理装置进行实时优化，使反应器停留时间缩短30%，曝气能耗降低25%，同时实现COD去除率≥98%。在微反应器技术方面，开发的连续流微反应系统将染料废水处理效率提升5倍，反应时间从12小时压缩至2.5小时。针对难降解有机物（如药物中间体），开发的微波辅助催化技术使反应转化率从45%提升至89%，副产物减少72%。

跨学科融合成为该领域创新的关键路径。例如将超临界CO₂作为绿色溶剂替代传统有机溶剂，在化工分离过程中实现零污染排放。实验表明，在40 MPa、60℃条件下处理对硝基苯酚废水，CO₂吸附容量达3.2 mmol/g，再生效率＞95%。基于区块链技术的环境大数据平台已接入12个重点流域的实时监测数据，通过机器学习算法预测污染扩散趋势的准确率达91.3%。

当前仍面临三大挑战：一是新型材料规模化制备的成本控制，目前纳米材料批次间性能差异仍高达15%；二是化工过程与材料体系的协同优化机制尚未完全明晰；三是现有技术难以应对新型污染物（如微塑料、药品缓释剂）的复杂环境效应。研究团队已建立材料-过程-环境的多尺度模拟平台，整合分子动力学、计算流体力学与生命周期评价方法，为解决上述问题提供理论支撑。

未来发展方向将聚焦三大领域：一是开发基于合成生物学的新型环境功能材料，构建"基因-材料"定向进化体系；二是推进化工过程"零碳化"，探索CO₂资源化利用在废水处理中的新路径；三是发展环境智能监测系统，集成5G、边缘计算与材料传感技术，实现污染源的分钟级定位与溯源。2024年已在苏州工业园区建成首个"材料-化工-监测"一体化示范工程，涵盖日处理量5万吨的智慧化水处理系统，综合能耗较传统工艺降低40%，为行业转型提供可复制方案。