基于BPNN-GA耦合算法的反渗透膜分离性能预测与制备参数优化研究

为解决反渗透(RO)膜制备参数与性能间复杂非线性关系的解析难题，中国科学院团队创新性地将反向传播神经网络(BPNN)与遗传算法(GA)耦合，构建了高性能RO膜的智能设计模型。研究通过SHAP算法揭示间苯二胺(MPD)浓度对膜性能贡献度达0.17，并实现NaCl截留率>99%的制备条件优化，为数据驱动的膜材料开发提供了新范式。

　　

全球淡水危机日益严峻，反渗透(RO)技术作为当前占据海水淡化市场50-70%份额的核心解决方案，其性能核心——RO膜的制备工艺却长期受困于传统试错法的低效性。尽管界面聚合(IP)技术能制备高性能薄膜复合膜(TFC)，但制备过程中单体浓度、IP温度等十余项参数的复杂耦合效应，使得膜性能调控如同"黑箱"。更棘手的是，不同应用场景对水通量和NaCl截留率的差异化需求，要求膜材料具备"量体裁衣"式的定制能力。这种背景下，如何突破经验导向的研发模式，建立制备参数与膜性能的定量关系模型，成为膜科学领域亟待解决的瓶颈问题。

针对这一挑战，中国科学院团队在《Desalination》发表的研究中，开创性地将机器学习引入膜材料设计领域。研究人员首先通过严格控制的实验环境自制RO膜样本，消除外部变量干扰，构建包含关键制备参数（如MPD浓度、IP时间等）与性能指标（水通量、NaCl截留率）的精准数据集。基于此，采用具有强大非线性拟合能力的反向传播神经网络(BPNN)建立预测模型，并结合SHAP值分析解析参数贡献度。为突破传统正向预测的局限，进一步引入遗传算法(GA)建立逆向优化框架，最终实现面向特定性能需求的制备参数智能推荐。

关键技术方法包括：1) 在可控环境下制备RO膜样本队列；2) 采用四折交叉验证优化BPNN超参数；3) 应用SHAP算法量化制备参数贡献；4) 构建BPNN-GA耦合优化系统。

膜分离性能分析
通过系统测试不同制备条件下的膜性能，发现MPD浓度在0.5-2.5 wt%范围内变化时，水通量波动达62%，而NaCl截留率呈现先升后降的非单调趋势，证实制备参数与性能间存在复杂非线性关系。

预测模型构建
BPNN模型经优化后，对水通量和NaCl截留率的预测R²分别达到0.94和0.91，显著优于随机森林等对照算法。SHAP分析显示，MPD浓度贡献度(0.17)远超IP温度(0.09)等参数，为参数调控提供优先级指导。

制备条件优化
GA以BPNN为适应度函数，成功筛选出使NaCl截留率>99%的最佳参数组合：MPD浓度1.8 wt%、IP时间120 s、后处理温度80°C。该方案经实验验证，性能误差<3%。

这项研究的突破性在于：首次建立可同时实现性能预测与逆向设计的智能框架，将传统需数月完成的工艺优化缩短至数天。通过揭示MPD浓度在IP过程中的主导作用，为高性能膜开发指明关键调控靶点。更重要的是，该方法在有限数据集条件下仍保持高精度，解决了膜科学领域数据稀缺的普遍难题。

研究团队在讨论中指出，当前模型虽聚焦NaCl体系，但框架可扩展至其他盐分体系。未来通过引入迁移学习技术，有望实现跨场景的通用型膜设计平台。这项工作不仅为RO膜的智能制备提供新工具，其"数据驱动+机理分析"的研究范式，更为功能材料开发领域提供了普适性方法论参考。