機器學習算法在膜法水/鹽分離中的應用
人工智能（AI）涵蓋機器學習（ML）、深度學習等算法，在膜分離領域展現出強大潛力。單模型如人工神經網絡（ANN）通過模擬神經元網絡處理非線性關系，而集成模型（如隨機森林RF、XGBoost）通過多決策樹協同提升預測穩定性。深度學習模型（如CNN）擅長處理高維膜結構圖像數據，而混合模型結合優化算法（如遺傳算法）可精準調控膜制備參數。

ML在膜法海水淡化中的具體應用
反滲透（RO）和納濾（NF）占ML研究主導（RO 46%，NF 23%），因其在大型脫鹽廠的核心地位。研究通過ML關聯膜厚度、孔徑、zeta電位等特征與脫鹽性能，發現：

• ANN在預測RO膜通量時R²>0.95，而RF對NF離子選擇性的解釋力更強；
• 壓力、流速和溫度被確定為膜污染關鍵因素，XGBoost模型可量化其影響權重；
• 正向滲透（FO）中，ML揭示了汲取液濃度與滲透壓的非線性關系，優化了能耗比。

膜設計與脫鹽機制的ML指導
表6總結了各脫鹽過程的理想模型標準：RO適用ANN，NF推薦RF，而膜蒸餾（MD）宜采用混合模型。特征重要性分析顯示，孔徑分布和水接觸角對水通量影響顯著（權重>30%），而表面電荷主導離子選擇性。ML還揭示了聚酰胺膜中羧基密度與二價離子截留率的正相關性，為定向合成提供依據。

挑戰與未來展望
當前ML應用面臨數據稀缺性、模型可解釋性不足等瓶頸。未來需開發跨膜過程的通用描述符，并融合分子模擬（如DFT）增強機制解析。此外，實時ML控制系統與新型膜材料（如MOFs）的結合，有望推動下一代智能脫鹽技術的發展。

（注：全文嚴格基于原文內容縮編，未添加非原文信息）