量子增强梯度提升神经网络优化纳米滤膜去除全氟辛烷磺酸(PFOS)的机制研究

为解决纳米滤膜技术去除全氟辛烷磺酸(PFOS)过程中多参数优化难题，研究人员创新性地将量子计算与经典算法结合，开发了量子增强梯度提升神经网络(QGBNN)模型。该模型实现了0.9929的决定系数(R2 )和2.1739的均方根误差(RMSE)，并通过SHAP分析揭示了孔径、多价阳离子等关键影响因素。这项研究为量子计算在膜技术领域的应用提供了开创性范例，推动环境污染物治理技术的智能化发展。

　　

全氟辛烷磺酸(PFOS)作为持久性有机污染物，因其在环境中难以降解的特性被列为2B类致癌物。传统水处理技术如沉淀法、光降解等效率有限，而纳米滤膜(NF)技术虽具有能耗低、周期短等优势，但其性能受pH值、压力、膜类型等十余种参数复杂交互影响。现有机器学习方法如支持向量回归(SVR)在应对非线性关系时表现不足，而量子计算在高维希尔伯特空间的探索能力尚未在膜科学领域得到验证。

针对这一挑战，中国的研究团队通过系统分析334组文献数据，首次将量子神经网络(QNN)与梯度提升回归(GBR)融合，构建了量子增强梯度提升神经网络(QGBNN)模型。研究采用8量子比特的参数化量子电路(PQC)，包含ZFeatureMap编码层、RY旋转门和线性纠缠结构，通过Adam优化器调整参数。数据预处理阶段创新性地应用SMOTE过采样技术，使GBR模型的R²
从0.9354提升至0.9873。

3.1 模型训练
通过网格搜索确定了最优量子电路结构：8量子比特系统采用两层级联RY旋转门，配合线性纠缠拓扑。对比实验显示，QNN较传统神经网络(NN)的R²
提升0.5%，而QGBNN较GBR的RMSE降低12.3%，验证量子计算在高维特征空间中的优化潜力。

3.2 模型性能评估
测试集结果显示，QGBNN对PFOS截留率的预测误差95%落在±5%区间。特征重要性排序显示：孔径(贡献值约30)>二价/三价阳离子>初始浓度>MWCO>压力>pH值。特别值得注意的是，三价阳离子可使截留率从92.65%跃升至97.94%，这与PFOS-金属离子复合物的尺寸排阻机制相符。

3.3 机制解析
SHAP分析揭示了三个关键发现：(1)pH>3时膜表面负电荷增强静电排斥，使PFOS截留率提升40%；(2)二价阳离子(Ca²⁺
)通过形成[PFOS]₂
-Ca复合物产生尺寸排阻效应；(3)NF270膜表现出最高截留率(>88%)但水通量最低，反映膜材料选择中的trade-off现象。这些发现与Zhao等报道的分子动力学模拟结果高度一致。

该研究实现了三个突破性进展：首先，QGBNN模型将PFOS截留预测精度提升至工程应用级别；其次，首次证实量子计算能有效解析纳米滤膜的复杂传质机制；最后，提出的"阳离子-PFOS"复合物形成理论为新型抗污染膜设计提供了方向。论文发表于《Desalination and Water Treatment》，为量子计算与环境工程的交叉研究树立了标杆。未来工作可拓展至全氟化合物(PFAS)家族的其他成员，并探索真实量子硬件在膜过程优化中的应用潜力。