碳纳米管分散性预测模型的创新突破：面向工业与环境应用的三参数简化策略

针对碳纳米管(CNTs)因聚集问题制约工业应用的难题，研究人员开发了仅需氢键能力、疏水性和π-π相互作用参数三指标的预测模型，训练集r2=0.917，验证集r2=0.963，为复合材料、柔性电子及环境修复提供高效工具，突破传统QSPR模型对复杂计算的依赖。

　　

碳纳米管(CNTs)因其卓越的机械强度、导电性和热导率被誉为"终极纳米材料"，但在实际应用中却遭遇了"抱团取暖"的尴尬——强烈的范德华力导致其极易团聚，这使得CNTs在复合材料、柔性电子器件等领域的性能大打折扣。更令人扼腕的是，这种聚集现象严重限制了CNTs在环境修复领域的应用潜力，要知道，充分分散的CNTs能够高效吸附水中的染料、重金属等污染物，是理想的水处理材料。

传统预测CNTs分散性的定量结构-性质关系(QSPR)模型存在明显缺陷：要么依赖复杂的量子化学计算，要么采用过度简化的线性溶剂化能关系(LSER)，导致预测结果与实际情况大相径庭。这就像用模糊的地图导航，难以指导工业实践。

研究人员另辟蹊径，开发出仅需三个直观参数的新型预测模型：氢键作用能力、疏水性和创新的π-π相互作用参数。这个"三要素"模型展现出惊人的预测精度——训练集决定系数r2高达0.917，外部验证集更是达到0.963，远超既往模型(RMSE=0.236 vs. 0.337)。研究还发现，胺/酰胺基团虽能提供氢键作用，但过量反而会导致自聚集，这一发现为功能化CNTs设计提供了重要指导。

关键技术包括：基于29种有机溶剂数据集构建QSPR模型，采用留多法交叉验证(q2=0.823)评估稳健性，通过应用域分析确保模型可靠性。研究特别注重消除对复杂计算工具的依赖，使模型更适用于工业场景。

【氢键功能基团与SWCNTs分散性】揭示氢键基团(-OH, -NH₂)的双面性：适量可增强溶剂-CNTs相互作用，过量则引发基团自聚集，削弱关键的π-π相互作用。通过优化基团比例，可使log C_max(最大分散浓度)提升47%。

【结论】该研究建立的简化模型成功实现了"减量增效"：参数数量减少80%的同时，预测精度提高30%。模型特别适用于评估SWCNTs在电子封装材料、航空航天复合材料中的分散稳定性，并为设计新型CNTs基水处理剂提供了量化工具。

这项发表于《Fluid Phase Equilibria》的研究标志着CNTs应用研究的重要转折——从实验室走向产业化。正如作者Mohammad Hossein Keshavarz强调的，模型的价值不仅在于预测精度，更在于其"开箱即用"的实用性，这将加速CNTs技术在环境治理、新能源等领域的商业化进程。