数据驱动化学计量学模型预测磺化MXene薄膜纳米复合膜在海水淡化中的性能

本研究针对海水淡化中薄膜纳米复合膜(TFN)性能预测难题，开发了集成机器学习(ML)的化学计量学框架。研究人员通过k-SVM-PSO等六种算法，成功预测了磺化MXene-TFN膜的电解质通量(R2=0.983)和抗污染性能，其中DT/RF模型对氯化膜光谱强度的预测精度达R2=0.999。该研究为智能膜材料设计提供了创新方法。

　　

随着全球水资源危机加剧，海水淡化技术成为解决淡水短缺的关键途径。传统反渗透膜面临通量-选择性权衡难题，而新兴的薄膜纳米复合膜(TFN)虽展现出潜力，但其性能调控仍依赖耗时费力的试错实验。更棘手的是，膜材料与复杂水体成分间的非线性相互作用机制尚未明晰，导致抗污染性能预测困难。

为突破这些瓶颈，沙特阿拉伯法赫德国王石油矿产大学(King Fahd University of Petroleum and Minerals)膜与水安全交叉研究中心的Lukka Thuyavan Yogarathinam团队创新性地将数据驱动策略引入膜科学领域。他们构建了首个集成机器学习(ML)的化学计量学框架，成功预测了磺化MXene增强型TFN膜在海水淡化中的性能表现，相关成果发表在《Asian Journal of Organic Chemistry》。

研究采用六种ML算法并行分析：核支持向量机(k-SVM)、决策树(DT)、长短期记忆网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、随机森林(RF)以及经粒子群优化(PSO)的混合k-SVM模型。特征工程聚焦磺化MXene浓度、膜接触角、表面粗糙度(Z_a)、表面电荷(ζ电位)等关键参数，同时纳入电解质理化性质数据集。

算法性能对比

k-SVM-PSO模型在预测电解质通量时表现卓越(R²=0.983)，其优势在于通过元启发式优化捕捉了膜结构参数与传质效率间的复杂非线性关系。特别值得注意的是，该模型仅需输入MXene磺化度、膜表面特性及电解质组成等常规测试数据，即可准确预测实际脱盐性能。

污染动态解析

研究首次实现有机污染物在TFN膜表面沉积模式的量化预测。LSTM网络成功重建了通量衰减曲线，揭示出腐殖酸分子会优先吸附在MXene片层边缘位点，这一发现为抗污染膜设计提供了明确靶点。

光谱特征预测

针对氯化处理后的膜材料，DT和RF模型以近乎完美的精度(R²=0.999)预测了X射线光电子能谱(XPS)特征峰，证实机器学习可替代部分表征实验。分析显示模型主要依据硫元素2p轨道结合能偏移来判定MXene磺化程度。

这项研究标志着膜科学正式进入智能预测时代。所建立的化学计量学框架不仅能加速新型脱盐膜的开发周期，其"性能倒推设计"的思路更为功能材料领域提供了范式转移。特别值得关注的是，研究证实表面粗糙度(Z_a)与通量的关联强度是传统理论预测值的3.2倍，这一发现将推动膜表面形貌调控理论的革新。未来，该技术路线可扩展至其他二维材料复合膜体系，为智能水处理系统奠定基础。