综述：机器学习在膜法海水淡化中的应用评估

这篇综述系统探讨了机器学习（ML）在膜法海水淡化（NF/RO/FO/MD等）中的前沿应用，重点分析了ML模型（如ANN、RF、XGBoost）对膜材料设计、脱盐性能（水通量、盐截留率）及离子选择机制的优化作用，为应对全球水资源短缺提供了智能化解决方案。

　　

机器学习算法在膜法水/盐分离中的应用
人工智能（AI）涵盖机器学习（ML）、深度学习等算法，在膜分离领域展现出强大潜力。单模型如人工神经网络（ANN）通过模拟神经元网络处理非线性关系，而集成模型（如随机森林RF、XGBoost）通过多决策树协同提升预测稳定性。深度学习模型（如CNN）擅长处理高维膜结构图像数据，而混合模型结合优化算法（如遗传算法）可精准调控膜制备参数。

ML在膜法海水淡化中的具体应用
反渗透（RO）和纳滤（NF）占ML研究主导（RO 46%，NF 23%），因其在大型脱盐厂的核心地位。研究通过ML关联膜厚度、孔径、zeta电位等特征与脱盐性能，发现：

• ANN在预测RO膜通量时R²>0.95，而RF对NF离子选择性的解释力更强；
• 压力、流速和温度被确定为膜污染关键因素，XGBoost模型可量化其影响权重；
• 正向渗透（FO）中，ML揭示了汲取液浓度与渗透压的非线性关系，优化了能耗比。

膜设计与脱盐机制的ML指导
表6总结了各脱盐过程的理想模型标准：RO适用ANN，NF推荐RF，而膜蒸馏（MD）宜采用混合模型。特征重要性分析显示，孔径分布和水接触角对水通量影响显著（权重>30%），而表面电荷主导离子选择性。ML还揭示了聚酰胺膜中羧基密度与二价离子截留率的正相关性，为定向合成提供依据。

挑战与未来展望
当前ML应用面临数据稀缺性、模型可解释性不足等瓶颈。未来需开发跨膜过程的通用描述符，并融合分子模拟（如DFT）增强机制解析。此外，实时ML控制系统与新型膜材料（如MOFs）的结合，有望推动下一代智能脱盐技术的发展。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非原文信息）