咖啡因是一种在环境中广泛存在的药物,其在水系环境的迁移和分布主要受到吸附行为的影响.在实验室条件下,近似模拟自然河流水/泥界面,应用中心复合实验设计,考察了温度、pH、有机质含量和转速等对咖啡因吸附的影响;利用实验所得数据,分别拟合和验证了基于线性方程和神经网络的咖啡因吸附模型,通过对比拟合和验证结果得到适用于自然河流的咖啡因吸附模型.实验结果表明,咖啡因在沉积物中的吸附呈现先快速后缓慢的过程,30 h内吸附比例超过90%;咖啡因的吸附是放热反应,低温有利于咖啡因的吸附;而转速增大能促进咖啡因的吸附反应;pH和有机质含量的影响较小.模型模拟结果表明,两种模型均能较好地拟合吸附实验结果,但神经网络模型的拟合程度和精度均优于线性方程模型;且交叉验证结果表明,利用不同组数据进行训练,神经网络模型均取得了优于线性方程的拟合结果.因此,在所考察的因素和浓度范围内,神经网络模型较好地预测了自然河流沉积物中咖啡因的吸附行为.