阳离子、阴离子和非离子表面活性剂调控聚苯胺原位生长对氧化铝陶瓷膜油水分离性能的影响：实验与机器学习双重视角

为解决石油开采废水(O/W)处理中膜分离效率低、易污染等问题，沙特阿卜杜拉国王科技大学团队通过SDS/CTAB/p-F127三种表面活性剂调控聚苯胺(Pani)在Al2O3膜上的原位生长，开发出超疏油(154.1°接触角)的Pani-SDS@Al2O3膜，其通量达7292.4 L·m?2·h?1，分离效率98.5%，SVM模型预测R2达0.95。

　　

石油开采过程中产生的含油废水(O/W emulsion)处理一直是环境工程领域的重大挑战。据统计，每开采1桶原油就会伴随产生4-9桶废水，这些含有乳化油滴、重金属和有机污染物的"采出水"(Produced Water, PW)若未经处理排放，将造成严重的生态灾难。传统处理方法如重力分离、絮凝沉淀等存在效率低、产生污泥二次污染等问题，而膜分离技术虽具有高效、模块化优势，却长期受困于膜污染(fouling)导致的性能衰减。

针对这一难题，沙特阿卜杜拉国王石油矿业大学(King Fahd University of Petroleum & Minerals)膜与水安全跨学科研究中心(IRC-MWS)的Muhammad Saad Khan团队创新性地将导电聚合物与陶瓷膜结合，通过表面活性剂调控策略，开发出具有超强油水分离性能的复合膜材料。这项发表在《Desalination》的研究，首次系统比较了阴离子(SDS)、阳离子(CTAB)和非离子(p-F127)三类表面活性剂对聚苯胺(Pani)在氧化铝(Al₂O₃)陶瓷膜上原位生长的影响机制，为工业废水处理提供了新材料解决方案。

研究团队采用多种表征技术联用的方法：通过透射电镜(TEM)观察Pani纳米结构形貌，核磁共振(NMR)分析化学组成，热重分析(TGA)评估热稳定性；利用扫描电镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FTIR)和X射线衍射(XRD)解析膜表面特性；通过接触角测量评估润湿性，最后采用支持向量机(SVM)等机器学习模型预测膜性能。

【TEM分析】显示阴离子SDS诱导形成的Pani呈现超薄片层结构，比CTAB组(纤维网状)和p-F127组(颗粒聚集)具有更均匀的结晶度，SAED衍射斑证实其更高有序性。

【表面特性】FTIR证实SDS组的?SO₃^?基团与Pani产生强静电作用，XRD显示其结晶度提高37%；水下油接触角达154.1°，显著高于CTAB组(151.7°)和p-F127组(149.7°)。

【分离性能】在2 bar压力下，Pani-SDS@Al₂O₃的纯水通量(7292.4 L·m^?2·h^?1)是商用Al₂O₃膜的2.3倍，原油乳化液分离效率达98.5%，且经10次循环后通量恢复率保持92%。

【机器学习】SVM模型对渗透通量和分离效率的预测R²均达0.95，证实表面活性剂类型是影响膜性能的最关键参数。

该研究突破性地揭示了表面活性剂电荷性质对Pani原位生长机制的调控规律：阴离子SDS通过?SO₃^?/?NH⁺静电作用促进Pani有序排列，形成超薄致密分离层；而阳离子CTAB因空间位阻导致结构疏松。这种"电荷适配"原理为功能性分离膜设计提供了新范式。工程应用方面，Pani-SDS@Al₂O₃膜兼具陶瓷基底的机械强度和聚合物层的可调控性，其3068.5 L·m^?2·h^?1的稳定通量可使处理成本降低40%，为海上油田等严苛环境下的废水处理提供了可行方案。研究建立的"材料制备-性能测试-机器学习预测"全链条研究方法，也为新型膜材料开发提供了标准化研究框架。