摘要
膜技术在水处理、能量转换以及工业分离过程中发挥着重要作用；然而，其性能会受到污染、极化现象、传输效率低下以及能耗等因素的限制。本研究综述了计算流体动力学与机器学习在膜技术中的应用进展，并对常见的膜材料进行了环境和工程方面的评估。依据PRISMA指南，通过Scopus（荷兰阿姆斯特丹的Elsevier B.V.公司）和Web of Science（美国宾夕法尼亚州费城的Clarivate公司）数据库进行了系统性文献筛选，共找到1421篇相关记录，其中54项研究符合预定的相关性标准。分析表明，研究方法正从传统的基于物理原理的方法向混合仿真-机器学习框架转变，人工神经网络、替代模型以及优化算法逐渐成为主流技术。在海水淡化、燃料电池、电渗析以及氢气生产系统中，能耗是研究最为频繁的参数。从材料层面来看，传统的聚合物膜，尤其是聚酰胺基材料，由于其优异的性能和经济性仍占据主导地位；而石墨烯、碳纳米管以及钙钛矿等先进材料虽然具有出色的功能特性，但也面临诸多挑战。这些研究结果表明，整合仿真、机器学习与材料评估方法的框架有望加速智能且可持续的膜技术的发展，以服务于未来的应用需求。
