反渗透（RO）是一种节能的海水淡化技术，也是仅次于蒸馏的最普遍技术。目前大约一半的海水淡化厂使用RO技术，其中压力梯度驱动海水通过半透膜，这使得水在特定的通量和一定的脱盐效率下优先从高盐向低盐浓度移动。使用智能材料（纳米多孔二维（2D）材料，如石墨烯、氧化石墨烯和MoS2）进行海水淡化时在理想的高脱盐率下获得的水通量太低，无法使该技术实现工业化。目前存在大量用于海水淡化的2D材料的实验和分子动力学（MD）计算研究，这些大量数据可用于加速设计和发现用于海水淡化的先进2D材料。
在此，美国德克萨斯大学奥斯汀分校Narayana R. Aluru等人开发了一个机器学习（ML）模型，用260个MD计算结果对其进行训练以预测文献中存在的2D膜的脱盐性能。水通量和脱盐率的脱盐性能变量与49种材料特征相关，这些材料特征与孔隙和膜的化学性质、施加的压力、盐浓度、原子上的部分电荷、孔隙的几何形状、膜的机械特性及所用水模型的特性有关。
作者筛选了3814种结构优化的2D材料以获得文献中的最大水通量和脱盐率，最终发现一些候选材料的性能比更广为人知的 2D材料（如石墨烯和MoS2）好4倍，针对不同类别的代表性2D膜进行的MD模拟也再次验证了该结果。因此，这种基于文献数据的经验证统计框架对功能材料领域的各种应用具有很高的指导意义。该成果以“Machine Learning Assisted Screening of Two-Dimensional Materials for Water Desalination”为题发表在国际顶级纳米材料期刊ACS Nano（IF=15.881）上。
1. ML模型中对海水淡化的重要特征
作者尝试根据每种2D材料所包含的金属/非金属元素或元素组对其进行分类，因为与元素周期表中原子位置相关的特征对脱盐性能有重大影响。从特征重要性条形图可以看出，所用水模型的原子上的部分电荷、膜平均原子序数和水的介电常数（以及RO中涉及的运行特性，如图中未显示的施加压力、盐浓度以及孔和膜面积）在估算水通量和脱盐率时起重要作用。此外，图中还显示了这些特征对脱盐过程中的水通量和脱盐率的影响，具有很高的“特征重要性”。研究表明，水模型的较低膜原子序数、中间膜电荷和较高介电常数似乎导致较高的脱盐性能。
孔的功能化非常重要，作者用8种非金属（Cl、Fl、Br、I、O、H、C和N）和8种金属（Mo、Ru、V、Cr、Ti、Fe、Co和Mn）原子对C2DB数据库中提供的3814个膜的孔进行了功能化。研究发现，非金属功能化孔的水通量高于金属功能化孔，C和H功能化孔的水通量最高。然而，脱盐率降低至非功能化孔的最小值。另一方面，与未功能化孔相比，金属功能化降低了总脱盐率和水通量，而一些碳化和氢化孔具有较高的水通量和脱盐率。
图2a显示了预测的2D材料类别及其脱盐性能。石墨烯、过渡金属二卤族化合物和氮化物是文献中报道的在海水淡化中表现良好的材料。此外，作者发现尚未被报道的卤化物络合物、氧化物络合物和锂盐也是具有良好海水淡化性能的一类重要2D材料。ML模型发现有希望并通过MD模拟得到验证的类别是2D金属氧化物及其络合物。图2b显示了使用ML筛选的不同类别膜在水通量和脱盐率方面的单独性能。预测氧化物复合膜在水通量方面表现更好，其中InH2O2是预测水通量最高的膜，而氮化物络合物在脱盐率方面表现更好，Au2Cl2N2膜预计具有最高脱盐率。
MD模拟对各种类别的代表性膜的验证结果显示，报道的一些氧化物（FeO2、CoO2、CrO2、V2O4、Ti2O4和Mo2O4）、氧化物络合物（CuH2O2、ZnH2O2和Cl4O4Ti4）和卤化物络合物（Au2Cl2N2和F2N2Ti3）的通量比石墨烯/MoS2高4倍，而碳化物络合物（如CF2Ti2）和硫化物络合物（如Al2S2）具有与石墨烯相当的通量。较高的通量会导致脱盐所需的工作量减少，这也意味着海水淡化效率的提高。此外，在脱盐方面，O被证明是可与过渡金属一起使用的最有效的硫属元素，甚至优于Se和S，其中Mo2O4的脱盐性能优于石墨烯。ML预测显示，CoO2和FeO2 膜的性能甚至优于Mo2O4。其他II期元素（例如C和N）与过渡金属组成的2D材料也表现良好。
图3a显示了ML模型预测的前两个特征对水通量的影响，作者利用MD模拟进一步研究插图所示的高水通量区域，如图3b所示。2D膜的原子序数在5~30范围内时，原子部分电荷在0.3~0.6e范围内水通量最高，即在水分子中H和O原子的原子电荷范围内，MD模拟中使用的H和O原子的电荷分别为 0.4238e和-0.8476e（SPC/E 水模型）。较小的原子序数或原子半径意味着更薄的2D膜，从而增强了水通量。
图3. ML模型预测的前两个特征对水通量的影响及MD分析
通过纳米孔的水通量取决于孔中水分子的平均密度和速度。膜中的电荷越高，膜-水的相互作用越大，从而导致更高的平均密度。然而，较高的相互作用也会降低水通过孔隙的平均速度。为了简要说明，作者进一步讨论了三种2D膜：石墨烯（C2）、V2O4和Cl4O4Ti4的水的平均密度和速度。结果显示，水的平均密度遵循 0.39 g/cm3（C2）< 0.6 g/cm3（Cl4O4Ti4）< 0.86 g/cm3（V2O4）的趋势。膜中的最大正电荷遵循相同的趋势：0 e（C2）< 1.1 e（Cl4O4Ti4）< 1.23 e（V2O4），这揭示了库仑相互作用在确定孔隙内水的平均密度方面的重要作用。
然而，平均速度遵循不同的趋势：2.06 m/s（C2）< 2.34 m/s（V2O4）< 3.79 m/s （Cl4O4Ti4）。与Cl4O4Ti4相比，V2O4具有更高的电荷，导致孔隙中的平均水密度更高但平均速度更低，这使得Cl4O4Ti4的水通量更高。此外，膜上不带电荷的石墨烯具有较低的平均密度和平均速度。图4（d）显示了水分子通过三个孔所经历的平均势垒。可以看出，C2对水通过孔隙的势垒最大，而Cl4O4Ti4的势垒最小，这解释了平均速度的趋势。这些趋势也表明了键合膜原子的电负性的重要性，这反过来又决定了其电荷。卤化物具有最高的电负性，因此与硫属元素相比产生更高的电荷，当与金属原子键合时，其性能优于卤素。
总之，作者提出了一种ML模型，将计算确定的水通量和脱盐率与施加的压力、盐浓度、孔面积、膜厚度、孔半径以及与膜的化学、电气和结构特征相关的 44个其他特征相关联。在这些特征中，发现用于MD模拟的水模型的孔原子序数、膜中的最大负/正电荷和水的介电常数对脱盐性能的影响最大。
该模型用于筛选开放数据库中列出的3814种2D材料，发现在孔隙中具有过渡金属可以提高平均脱盐率，而卤素和硫属元素等非金属会增加平均水通量，预计2D过渡金属氧化物、碳化物、氮化物及其复合物可有效用于脱盐。作者报道的候选者水通量比最先进的2D膜高4倍且已经MD模拟验证，膜原子上较高的部分电荷导致较高的水-膜相互作用可以提高平均水密度同时降低平均速度。
Machine Learning Assisted Screening of Two-Dimensional Materials for Water Desalination, ACS Nano 2022. DOI: 10.1021/acsnano.1c05345
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.1c05345
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