综述：金属膜中氢的溶解度及其传输机制在氢分离与储存应用中的应用——进展与趋势

本文系统综述反渗透（RO）膜污染机制与抗污策略，提出基于物理化学原理与人工智能的协同设计框架。通过分析不同污染物的界面作用机理，总结表面工程、纳米复合材料及刺激响应材料等创新设计方法，并探讨AI/ML在膜性能预测、优化及智能控制中的应用，为下一代RO膜开发提供理论支撑与实践指导。

赵颖颖|高璐|常娜|侯静凯|张子怡|董月|王永星|王海涛

天津工业大学材料科学与工程学院，中国天津300387

摘要

膜污染是反渗透（RO）系统面临的主要挑战，其直接原因在于污染物与膜表面之间的复杂相互作用。这些相互作用受到污染物性质、流体动力学条件以及膜表面特性的共同影响，从而导致膜污染行为高度异质且难以预测。尽管已有大量关于膜污染的研究，但现有文献仍缺乏全面而系统的综述。本文提出了一个综合框架，将污染机制与先进的防污染设计联系起来。我们系统分析了不同类型污染物引起的污染途径，强调了协同作用与竞争性相互作用对污染演变的影响。在此基础上，进一步介绍了防污染RO膜的最新进展，包括原位调控、表面工程、纳米复合材料的引入以及响应性材料的应用，并对其优势、局限性及适用场景进行了批判性评估。除了材料创新外，本文还概述了人工智能（AI）和机器学习（ML）在制造优化、性能预测和污染识别中的应用。总体而言，本综述结合了物理化学理解与计算智能，为下一代防污染RO膜的目标设计与实际应用提供了理论基础与创新思路。

引言

反渗透（RO）是海水淡化和废水再利用的核心技术，在解决全球淡水短缺问题中发挥着关键作用[1]。聚酰胺薄膜复合（PA-TFC）膜因其优异的选择性和化学稳定性而在RO应用中占据主导地位。典型的TFC-RO膜由超薄致密聚酰胺（PA）选择性层（约100–200纳米）、多孔基底（约40微米）和非织造布基底（约120微米）组成（见图1）。由于膜性能直接影响淡化效率和运行稳定性，因此持续开发高性能RO膜至关重要。PA层通常通过界面聚合（IP）工艺制备，是实现选择性分离的核心功能组件。其纳米级自由体积能够有效阻挡多种溶质的同时允许水分子透过，使得PA-TFC-RO膜成为海水淡化和废水处理的首选材料。

然而，由于PA层直接暴露在复杂的原水中，膜污染成为一个主要问题，尤其是在废水处理应用中。与多孔膜不同，RO膜中的污染主要发生在膜表面而非内部孔隙中，因为传统的PA结构不具备连续的孔道（自由体积约为0.2至0.4纳米）[2],[3],[4]。此外，PA层固有的“起伏”结构及其表面化学性质（疏水性和丰富的羧酸基团）会加剧污染物的积累，并促进其在表面“沟槽”和“裂缝”中的吸附，从而加剧污染并增加运行成本[5]。据报道，RO膜系统的运行成本中约有24%源于膜污染，而纳滤过程这一比例仅为11%[6]。因此，全面理解污染机制并开发有效的防污染策略对于提升RO性能、延长膜寿命和降低运行成本至关重要。

膜污染主要由污染物与膜之间的相互作用驱动。然而，这些相互作用具有高度动态性和多样性，受到多种环境和操作因素的深刻影响，包括污染物类型、膜性质及操作条件。在复杂操作条件下，不同污染物通过多种机制与膜表面相互作用，导致多种多样的污染行为，固定化的防污染策略难以有效应对。这种固有的复杂性阻碍了通用防污染策略的发展。特别是，仅关注单一污染物或孤立参数的研究往往忽略了多种污染物之间的协同作用，限制了其在实际系统中的应用。因此，建立机制-策略框架对于减轻膜污染至关重要，它有助于阐明污染形成的基本机制，明确污染类型及其与各种膜表面的相互作用方式，并指导针对性强的防污染策略的开发。此外，这一框架还迫切需要集成智能技术，以捕捉传统方法无法捕捉到的非线性关系。通过结合机制理解与数据驱动的建模，可以实现下一代RO膜的预测性、自适应和智能化防污染策略。

近年来，提出了多种新的膜改性策略和创新思路，显著推动了防污染膜的发展。统计分析（图2a）显示，从2011年到2025年，与RO膜污染相关的文献数量持续增加，2025年的相关论文数量是2011年的两倍多（数据检索日期为2026年1月13日）。这反映了学术界对防污染RO膜研究的日益关注。使用VOSviewer进行的关键词共现分析（图2b）显示，“反渗透”是该领域的核心关键词。与污染相关的关键词（如“结垢”、“有机物”和“生物污染”）与RO相关（绿色、蓝色和黄色集群），表明膜污染仍是限制RO应用的主要瓶颈。此外，大量与膜改性相关的关键词（红色集群）也与“抗污染性能”和“分离性能”等性能指标紧密相关，表明膜改性仍是主要的污染缓解策略。尽管已有研究进行了总结[7],[8],[9],[10]，但大多数现有综述仅关注污染现象学描述或材料层面的改性，缺乏对污染机制和膜设计原理的整合。此外，尽管人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在膜科学中的潜力巨大，但它们在防污染RO膜综述中的应用尚未得到系统整合。因此，对防污染PA-RO膜的最新进展和新兴策略进行系统总结既及时又必要。

基于此背景，本文提出了一个综合且具有前瞻性的框架，将污染机制、先进的防污染膜设计与数据驱动的智能技术相结合。我们首先系统阐明了在真实操作条件下不同类型污染的形成途径、影响因素及协同作用。基于这一机制理解，我们批判性地总结了过去五年中防污染PA-RO膜构建的最新进展，指出了其优势、局限性和适用场景。除了材料创新外，本文还强调了AI/ML在RO膜研究中的新兴作用，展示了数据驱动模型如何促进机制理解、加速膜材料发现、提高污染预测能力并实现智能膜操作。总体而言，本综述结合了物理化学理解与计算智能，为下一代防污染RO膜的目标设计与智能操作提供了参考。

部分摘录

污染物驱动的膜污染机制

从热力学的角度来看，膜污染本质上是膜表面与周围污染物之间界面吉布斯自由能最小化的结果。然而，不同的污染机制导致污染行为具有高度多样性和复杂性。因此，本节首先回顾了膜污染的类型和特征，并在此基础上进一步阐明了其背后的机制和影响因素，从而为后续研究提供了基础。

污染的关键决定因素及缓解策略

膜污染是一种界面现象，由物理、化学和生物过程的复杂相互作用驱动。其中，原水组成、流体动力学条件和膜性质会显著影响污染物的传输行为、界面富集以及膜表面的污染层结构演变。本节详细阐述了这些因素的影响，为理解膜污染机制提供了更清晰的理论基础。

防污染RO膜的构建策略

如图10所示，本节基于几种膜工程方法（包括构建超亲水屏障层、降低表面粗糙度、优化表面电荷、利用空间位阻效应以及构建抗菌层），系统总结了利用原位调控（添加剂、新型单体、共溶剂等）开发防污染RO膜的最新研究进展和未来研究方向。

AI/ML辅助的防污染RO膜设计与应用

膜污染源于污染物、膜性质和操作条件之间的高度非线性和多变量相互作用，这些相互作用在现实原水条件下难以通过传统方法捕捉。此外，传统防污染RO膜的开发主要依赖于经验性的试错方法，这些方法受到单体化学和界面反应动力学的广泛参数空间的限制。近年来，

结论与展望

为了减轻膜污染，人们广泛研究了防污染RO膜的开发，许多制造策略展现了出色的性能。本文提出了一个系统框架，将污染机制与相应的缓解策略联系起来，特别强调了创新防污染膜制造的最新进展。我们分析了RO膜的污染机制及其特性和

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了新疆生产建设兵团（项目编号：2023AB043）和天津市科技计划（项目编号：24PTLYHZ00220、24JCZDJC00600）的支持。