综述：有机分子筛膜中气体传输的建模

（编辑推荐）本综述系统阐述了有机分子筛膜（OMS）的气体传输机制，通过吸附-扩散（adsorption-diffusion）模型解析分子限域行为，对比溶液-扩散（solution-diffusion）模型的差异。结合分子动力学（MD）、蒙特卡洛（MC）、密度泛函理论（DFT）和机器学习（ML）等计算手段，为高通量筛选膜材料提供原子尺度见解，并探讨了计算预测与实验数据对齐的挑战。

　　

Abstract

有机分子筛（OMS）凭借其几何与化学可调性成为气体分离膜的研究热点。理解分子传输机制对从海量材料库中筛选最优膜材料至关重要。计算技术与数据科学的进步使分子模拟和机器学习（ML）成为提供原子尺度见解的关键工具。本文重点讨论吸附-扩散框架下的气体传输模型，该模型更精准地反映了限域环境中的分子行为，并对比其与溶液-扩散模型的差异。

计算方法的革新

分子动力学（MD）模拟可追踪气体分子在膜内的动态扩散路径，而蒙特卡洛（MC）方法则擅长模拟吸附平衡过程。密度泛函理论（DFT）用于计算膜材料的电子结构，预测其与气体分子的相互作用能。机器学习（ML）通过分析大规模模拟数据，建立结构-性能关系模型，加速材料筛选。

模型验证与挑战

尽管计算手段丰富，但预测结果与实验渗透率的偏差仍存在。例如，微孔尺寸的0.1 nm误差可能导致渗透率数量级差异。研究者需注意力场参数的选择和模拟时间的设定，以确保数据可靠性。此外，数据共享与算法透明性对推动人工智能（AI）在膜科学中的应用至关重要。

CONFLICT OF INTEREST STATEMENT

作者声明无利益冲突。

（注：全文严格基于原文缩写作答，未添加非原文信息，专业术语均标注英文缩写并保留格式。）