人工智能辅助预测与优化正渗透膜对微污染物的去除性能

本研究针对正渗透(FO)膜处理微污染物(MPs)过程中存在的高能耗、膜污染及预测模型局限性等问题，开发了基于人工神经网络(ANN)和梯度提升回归器(GBR)的机器学习模型。通过整合642组实验数据（涵盖17种膜和102种MPs），实现了水通量(Jw)和截留率(R%)的高精度预测（R2达0.89-1.0），并构建了公开的Mem-brain网络平台。该研究为膜技术优化提供了智能化解决方案，显著降低了实验成本。

　　

全球水资源危机正因人口增长和工业化加剧而恶化，微污染物(MPs)如药物活性成分(PhACs)和内分泌干扰物(EDCs)通过废水进入环境，传统水处理技术对其去除效率有限。正渗透(FO)膜技术虽具节能优势，但存在浓度极化、反向溶质通量(RSF)等问题，且现有研究多局限于少量MPs和理想实验条件。更棘手的是，传统机理模型难以捕捉复杂实际场景，而机器学习(ML)在膜分离领域的应用仍缺乏标准化数据库和实用化工具。

英国巴斯大学的研究团队在《Journal of Membrane Science》发表研究，通过整合642组实验数据（覆盖17种商业/实验室FO膜和102种MPs），采用RDKit生成分子指纹并结合理化参数，构建了ANN和GBR双模型。研究发现ANN在预测水通量(J_w)和截留率(R%)时表现卓越（R²分别达1.0和0.89），并通过SHAP值分析揭示了膜孔径和MPs分子量等关键影响因素。最终开发的Mem-brain网络平台，实现了FO性能的智能化预测。

关键技术包括：1) 从Scopus等数据库系统收集2011-2023年文献数据；2) 使用RDKit生成MPs的Morgan指纹进行分子表征；3) 采用PyCaret和手动优化对比GBR超参数；4) 基于Streamlit构建交互式网络应用。

数据收集
通过关键词检索获取17种FO膜对102种MPs的去除数据，建立包含膜特性（如接触角、孔径）、操作条件（如流速、温度）和MPs属性（logK_ow、分子量）的统一数据库。

数据集探索
EDA分析显示水通量与截留率呈弱正相关（图4a），而分子量对截留率影响显著（图4b）。特征重要性分析表明膜孔径和MPs的氢键供体数量为最关键参数。

模型构建
GBR模型经超参数优化后，在测试集上对J_w和R%的预测R²分别达0.98和0.85；ANN模型表现更优，尤其对高通量区域的预测误差低于5%。对比显示ANN无需混合算法即可超越文献报道的ANFIS模型精度。

结论与意义
该研究首次实现FO膜对MPs去除的双目标（J_w和R%）协同预测，突破以往模型仅针对特定MPs的局限。通过公开数据集和网络应用Mem-brain，促进了ML在膜领域的标准化应用。SHAP分析揭示的膜-MPs相互作用机制，为新型膜材料设计提供理论指导。这种"数据驱动+工具开发"的模式，显著加速了水处理技术的研发进程。