《Separation and Purification Technology》：Critical review of advancements, challenges, and AI-enhanced scalability of adsorptive membranes for water purification
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吸附膜技术通过结合过滤与靶向分离机制，利用纳米复合材料和表面修饰提升污染物去除效率，但面临规模化生产成本高、材料降解风险及标准化不足等挑战，需借助AI和机器学习优化设计与寿命预测。
赛义夫·乌拉·汗（Saif Ullah Khan）、拉哈特·阿拉姆（Rahat Alam）、莫赫德·萨利姆·巴达尔（Mohd Saalim Badar）、沙鲁克·阿里（Shahrukh Ali）、达尼亚尔（Daniyal）、伊扎鲁尔·哈克·法鲁基（Izharul Haq Farooqi）、纳迪姆·A·汗（Nadeem A. Khan）、拉克维尔·辛格（Lakhveer Singh）
印度阿里格尔穆斯林大学（Aligarh Muslim University）Z.H. 工程与技术学院（Z.H. College of Engineering and Technology）土木工程系（Department of Civil Engineering）
摘要
已经证明，膜技术在废水处理中发挥了重要作用。然而，传统的基于压力的系统存在选择性差和能源效率低的问题，这限制了它们满足全球日益增长的水资源需求的能力。本综述对吸附膜和混合膜这一新型创新技术进行了深入分析，这种技术将过滤概念与靶向的物理化学分离方法相结合，从而实现了范式的转变。这些系统用于同时去除污染物的不同机制包括静电结合、π-π相互作用以及表面络合，同时采用了先进的几何纳米复合材料结构、表面功能化陶瓷以及混合光催化反应器/电化学反应器。这些膜的有效性主要受其结构的影响，具体来说就是孔隙的几何形状和配体分布，这些因素决定了选择性和渗透性之间的平衡。为了实现这一目标，本文系统地描述了金属有机框架集成和石墨烯氧化物涂层的纳米级界面工程方法，以优化动态结合能力和水力通量。此外，还研究了先进模块与传统填充床吸附技术的成本效益比，指出了技术规模化过程中面临的制造限制和材料随机降解风险等关键障碍。最后，本文提出了利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的新兴策略，作为预测膜寿命、优化再生周期和设计自修复复合材料的必要工具。总体而言，这项综述证实了吸附膜正从实验室原型向智能、可扩展的下一代水资源循环利用框架的核心技术转变。
引言
水污染和淡水短缺是全球性的严峻挑战，其原因包括城市扩张、农业径流、人口增长和工业化。传统的供水方式越来越难以满足需求，因此我们需要大力推广海水淡化技术。然而，海水淡化的广泛使用也带来了新的问题：高盐度和化学成分复杂的盐水提取需要高效的后处理或预处理。同时，城市和工业废水继续向环境中排放各种毒素，包括新型化学物质和金属，这需要超越传统方法的现代处理技术。传统的废水处理方法在去除复杂废水（如混合工业废水）中的多种污染物方面存在局限性。基于膜的技术包括微滤（MF）和超滤（UF）。
超滤（UF）、纳滤（NF）和反渗透（RO）技术的引入因其可扩展性、选择性和模块化而成为成功的解决方案。然而，这些系统经常面临膜污染、能耗高以及对溶解性微量污染物亲和力低的问题[1]。将吸附功能整合到过滤结构中的膜技术被认定为提高高盐度废水处理性能的新途径。
最近的研究表明，使用碳纳米管等纳米材料的微滤（MF）对药物残留物的去除效率可达10%至95%[1]；与颗粒活性炭结合的陶瓷基微滤系统也被证明可以去除电镀废水中的重金属离子（如Ni、Cr、Cu和Zn）[2]。同样，带有吸附介质的超滤（UF）膜在去除低浓度但影响较大的污染物（如硼和砷）方面具有潜力[3][4][5][6]。这些结果对于海水淡化后的处理尤为重要，因为控制微量污染物（如硼、砷、药物）的去除对于环境合规性和水资源再利用至关重要。
纳滤（NF）在去除带电和中性有机污染物方面表现出巨大潜力。一些复合纳滤膜的特性显示，它们能够在保持高水通量的同时，有效去除多种染料和污染物，并具有一定的抗膜污染能力[7][8]。然而，在类似盐水的环境中实现经济高效的选择性和长期稳定性仍然是主要的研究挑战。
在这种背景下，结合选择性吸附和膜过滤功能的吸附膜已成为新一代废水和淡化废水处理材料。这些膜通过表面功能团（如螯合作用、氢键和静电吸附）与污染物进行可控相互作用来捕获特定类型的污染物[9]。研究人员使用石墨烯氧化物[10]、壳聚糖和金属氧化物的双层纳米纤维[11]以及仿生结构[12][13]制备了具有高吸附能力的膜，这些材料可重复使用，并能适应不同的功能需求，特别适用于海水淡化后的处理和资源回收。
尽管人们对这类膜技术的兴趣日益增加，但现有文献尚未对其进行全面的研究和评估。大多数综述要么仅关注膜过滤，要么仅关注吸附材料，而没有结合吸附和过滤技术来应对高浓度废水等复杂情况。本文旨在通过回顾吸附膜和混合膜系统在废水处理中的应用，填补这一空白，探讨材料选择、功能化策略、吸附-过滤耦合模型、性能指标以及污染、再生和可扩展性的关键问题，从而为吸附膜技术在复杂实际水处理系统中的应用提供统一框架，并引入利用人工智能（AI）和机器学习（ML）辅助设计下一代膜的策略。
污染物在膜过程中的去除机制
膜分离基于不同的物理化学相互作用，这些相互作用决定了污染物的去除或隔离方式。虽然微滤（MF）、超滤（UF）、纳滤（NF）和反渗透（RO）等压力驱动技术长期以来一直被用于废水、食品废水和冶金流的处理，但由于膜结构和表面化学性质的差异，其去除机制存在显著差异。
膜分离技术分类
膜处理的水处理效率取决于分离机制的性质和膜的物理化学结构。为了提供一个评估该领域进展的结构框架，本文将膜技术分为三类：传统膜工艺、吸附功能化膜和集成混合系统。分类策略见图2。
吸附膜的商业应用
将吸附膜从实验室规模扩大到商业应用仍是一个重大挑战。尽管在实验室规模上具有高通量和选择性，但在实际应用中维持其性能的障碍限制了其商业化推广。此外，商业化的功能化过程往往会导致更大规模的问题。因此，连续商业使用所需的数据与实验室研究结果存在差异。
膜污染控制策略
使用基于膜的水处理技术的主要挑战是膜污染，这会降低通量、限制性能并增加运营和膜更换成本。膜污染可分为无机污染、有机污染和生物污染，是由不希望的物质在膜表面或孔隙内积累引起的[152][153][154]。
当盐浓度超过溶解度极限时，低溶解度的盐（如CaSO4和CaCO3）会通过离子沉淀形成。
新兴策略：AI驱动的设计和智能功能膜
将AI应用于膜的设计和操作是一种变革性策略，可以解决吸附膜存在的局限性，包括材料选择、性能预测、可扩展性和对水质变化的动态适应。深度学习（深度学习）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等机器学习算法的最新进展使得性能预测成为可能，包括渗透性、选择性和污染情况的预测。
未来趋势与挑战
吸附膜总体上存在诸多缺点，尤其是在处理复杂材料和高昂成本方面，这限制了其广泛应用[99]。为了开发经济高效的合成方法以实现生产过程的规模化，还需要进行持续的研究工作。此外，缺乏标准化的测试协议和监管标准也限制了吸附膜的广泛应用[183]。
结论
利用膜进行水处理的技术得到了快速发展，吸附膜和混合膜已成为减少工业废水和其他高盐度废水中持久性污染物的主要技术。与传统基于压力的方法不同，集成吸附系统具有物理和化学双重去除机制。
CRediT作者贡献声明
赛义夫·乌拉·汗（Saif Ullah Khan）：撰写初稿、资料收集、方法论设计、实验研究
拉哈特·阿拉姆（Rahat Alam）：撰写初稿、资料收集、方法论设计、实验研究
莫赫德·萨利姆·巴达尔（Mohd Saalim Badar）：撰写初稿、资料收集、方法论设计、实验研究
沙鲁克·阿里（Shahrukh Ali）：撰写初稿、资料收集、方法论设计、实验研究
达尼亚尔（Daniyal）：撰写综述与编辑、形式分析
伊扎鲁尔·哈克·法鲁基（Izharul Haq Farooqi）：撰写初稿、资料收集、方法论设计、实验研究
纳迪姆·A·汗（Nadeem A. Khan）：撰写综述部分
资金情况
本研究未获得公共部门、商业机构或非营利组织的任何特定资助。
未引用的参考文献
[14], [15], [16], [17], [18], [19], [37], [143], [144]
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。
致谢
感谢使用AI/grammarly工具对本文进行润色和提升整体可读性。
