基于聚酰胺膜材料的纳滤膜被广泛地应用于水处理和资源回收等领域，但该类型膜的性能长久以来受限于渗透率/选择性极限 (upper bound)。聚酰胺复合膜的合成过程涉及单体的选择、单体浓度、添加剂、界面聚合时间等多样化参数，用传统的trial and error 的实验方法来进行高效能膜的开发，耗时耗力、成本高、见效低，并且在合成聚酰胺所需的单体筛选方面具有很大的局限性。因此转换现有的实验密集型的合成膜的方法，寻求一种更加高效的方法至关重要。机器学习因其在处理包含大量变量的广泛数据库方面的能力，已经在很多领域比如制药，化学物质合成等获得极大的关注和应用。这也为解决环境领域的复杂问题提供了新的思路和机遇。近期，美国佐治亚理工学院陈勇生教授团队在ES&T上发表了题为“Revolutionizing Membrane Design Using Machine Learning-Bayesian Optimization”的封面文章，该研究建立了基于机器学习的数据模型，用来预测纳滤膜的渗透率和盐截留率，并在机器学习模型之上施加贝叶斯优化，反推膜的合成条件，获得最优化的膜渗透选择性，并用实验进行了验证。该方法的建立，避免了传统的盲目试错的方式，通过膜制备-膜性能的关系来有效地指导高性能膜的合成，同时也可以推动未来新型膜材料的发展。
该团队以近10年来聚酰胺纳滤膜的期刊论文为对象，采集膜的合成条件、测试条件和膜性能 （主要针对渗透率和盐截留率）创建数据库，其中引入分子指纹对单体进行描述，基于此数据库建立了机器学习模型。该模型对膜渗透率和盐截留率的预测与实验数据高度重合 (Figure 1)，表明了该模型预测的准确性。
Figure 1. Correlation of experimental results with predicted values. (a), water permeability dataset. (b), salt rejection dataset.
接下来，通过对所构建的模型进行解释，揭示了对膜性能影响起主要影响作用的合成条件及单体特征（即特征分子指纹）。基于图2 (Figure 2a and b) 所示的有助于改善渗透率和盐截留的特征分子指纹，构建了一个虚拟分子指纹，通过计算新的单体（来源于NIMS材料库）的分子指纹与该虚拟分子指纹的相似性，来筛选合适的单体。分子指纹的引入，为探索新型膜材料提供了机会。进一步地，以膜渗透选择性为目标，将筛选出的单体和关键的合成条件进行贝叶斯优化，得到了理论上可以突破渗透率/选择性极限 (upper bound breaking)的膜性能 (Figure 2c)。最后，选取6组优化条件，合成纳滤膜进行渗透率和盐截留测试，从实验层面印证了该团队所创建的基于机器学习-贝叶斯优化指导膜合成的实际可行性 (Figure 2d)。
Figure 2. Atomic groups serving as positive contributors. (a), water permeability. (b), salt rejection；Identification of optimal combinations from Bayesian optimization. (c), predicted results with Group 1 and Group 2 monomers for water/Na2SO4 selectivity versus water permeability; (d), predicted values from identified combinations and corresponding experimental performance.
高海萍，博士毕业于佐治亚理工学院土木与环境学院，现为佐治亚理工学院土木与环境学院博士后，主要研究领域为基于膜过程的水处理及资源回收。邮箱：hgao49@gatech.edu
钟士发，博士毕业于凯斯西楚大学土木与环境工程系，目前在佐治亚理工土木与环境工程系做博后，主要研究领域是机器学习在环境领域中的应用。邮箱：szhong65@gatech.edu
陈勇生，佐治亚理工学院土木与环境工程学院教授,营养-能源-水综合农业科技中心主任。研究领域涉及纳米材料在环境中的应用和健康评估，膜技术在水/污水处理及营养物质回收及可持续能源中的应用。
邮箱: yongsheng.chen@ce.gatech.edu
网址：https://sites.gatech.edu/newcenter
文章链接：
https://doi.org/10.1021/acs.est.1c04373
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