《Separation and Purification Technology》：Advancing antifouling strategies for reverse osmosis membranes: Insights into fouling mechanisms and innovative fabrication approaches for membranes
编辑推荐：
膜污染是反渗透系统核心挑战，由污染物-膜界面动态相互作用引发，涉及物理化学及生物因素。本文系统解析污染机制，整合表面工程、纳米复合、智能响应材料创新，提出AI/ML驱动的膜设计范式，构建"机制-策略-智能"三位一体框架，为抗污染膜研发提供理论支撑与技术创新路径。
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之一，其根本原因是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，导致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。本文构建了一个综合框架，将污染机制与先进的抗污染设计联系起来。我们系统分析了不同类型污染物引起的污染路径，重点探讨了协同与竞争性相互作用对污染演变的影响。在此基础上，进一步介绍了抗污染RO膜的最新进展，包括原位调控、表面工程、纳米复合材料的应用以及响应性材料，并对其优势、局限性及应用场景进行了评估。除了材料创新外，还概述了人工智能（AI）和机器学习（ML）在制备优化、性能预测和污染识别中的应用。总体而言，本文提供了一个将物理化学理解与计算智能相结合的统一视角，为下一代抗污染RO膜的目标设计和实际应用提供了理论基础和创新思路。
引言
反渗透（RO）是海水淡化和废水回收的核心技术，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膜由超薄致密的聚酰胺（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（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，作为负责选择性分离的核心功能组分。其纳米级的自由体积能够有效阻挡多种溶质的同时允许水分子通过，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，尤其是在废水处理过程中。与多孔膜不同，RO膜上的污染主要发生在膜表面而非内部孔隙中，因为传统的PA结构缺乏连续的孔道（自由体积约为0.2至0.4纳米）[2],[3],[4]。此外，PA层的“山脊-山谷”起伏结构及表面化学性质（疏水性和丰富的羧酸基团）会加剧污染物在表面“沟槽”和“裂缝”中的积聚和吸附，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有约24%来源于膜污染，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抗污染策略对于提升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，包括污染物种类、膜性质和操作条件。在复杂操作条件下，不同污染物通过耦合机制与膜表面相互作用，导致污染行为多样化，固定抗污染策略难以有效应对。这种内在复杂性阻碍了通用抗污染策略的发展。特别是，仅关注单一污染物或孤立参数的研究常常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-策略框架对于缓解膜污染至关重要，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，并指导针对性和有效的抗污染策略的合理开发。此外，这一框架还迫切需要整合智能技术，以捕捉传统方法无法发现的复杂关系。通过结合机制理解和数据驱动的建模，可以实现下一代RO膜的抗污染策略的预测性、适应性和智能化。
最近，提出了多种新的膜改性策略和创新理念，推动了抗污染膜的发展。统计分析（图2a）显示，从2011年到2025年，与RO膜污染相关的出版物数量持续增加，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）。这反映了学术界对抗污染RO膜研究的日益关注。进一步利用VOSviewer进行的关键词共现分析（图2b）表明，“反渗透”是该领域的核心节点。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、蓝色和黄色簇），证实膜污染仍是限制RO应用的主要瓶颈。此外，大量与膜改性相关的关键词（红色簇）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。尽管已有相关综述[7],[8],[9],[10]，但大多数研究仅侧重于污染的现象学描述或材料层面的改性，对污染机制和膜设计原理的整合不足。此外，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在膜科学中的快速发展尚未被系统地应用于抗污染RO膜的研究中，尽管它们在理解污染演变、优化膜制备和实现预测性污染控制方面具有巨大潜力。因此，对PA-TFC-RO膜抗污染技术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性的前瞻性框架，将污染机制、先进的抗污染膜设计及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路径、影响因素及其协同作用。基于这一机制理解，我们总结了过去五年抗污染PA-RO膜发展的最新进展，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，本文提供了一个将物理化学理解与计算智能相结合的统一视角，为下一代抗污染RO膜的目标设计和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，不同的污染机制使得污染行为表现出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决定因素，从而为后续研究奠定了基础。
污染的关键决定因素及缓解策略
膜污染是一种由物理、化学和生物过程复杂相互作用引起的界面现象。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。本节详细探讨了这些因素的影响，为理解膜污染机制提供了更清晰的理论基础。
抗污染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），系统总结了使用原位调控（添加剂、新型单体、共溶剂等）开发抗污染RO膜的最新研究进展和未来研究方向。
AI/ML辅助的抗污染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，这些在现实原水条件下难以通过传统方法捕捉。此外，传统抗污染RO膜的开发主要依赖于经验性的试错方法，受到单体化学和界面反应动力学的限制。最近，随着...
结论与展望
抗污染RO膜的发展已被广泛研究，以减轻膜污染问题，许多制备策略展示了出色的性能。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，特别强调了创新抗污染膜制备的最新进展。我们分析了RO膜的污染机制及其特性...
利益冲突声明
作者声明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。
