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耶魯&麻省理工Science子刊: 機器學習揭示聚合物膜中的關(guān)鍵離子選擇性機制

設(shè)計用于高精度分離的單物種選擇性膜需要對控制溶質(zhì)傳輸?shù)姆肿酉嗷プ饔糜谢镜牧私?。各種離子特異性會影響離子傳輸，從而影響離子選擇性。然而，每個特性對選擇性運輸?shù)南鄬χ匾匀匀缓艽蟪潭壬夏：磺濉?/span>

在此，美國耶魯大學Menachem Elimelech及麻省理工學院Heather J. Kulik等人全面評估了單價陰離子和膜特異性在整體鹽轉(zhuǎn)運中的作用。具體而言，作者通過納米多孔醋酸纖維素（CA）膜分離各種單價鈉鹽陰離子，以闡明源自陰離子的選擇性的現(xiàn)象學差異。

作者確定了本體溶劑化特性在解釋離子傳輸方面的有限作用，突出表現(xiàn)為水合能與測得的選擇性滲透率之間的較差相關(guān)性（R² = 0.37）。同時，作者強調(diào)了在整體研究離子傳輸時考慮熵勢壘的迫切需要。在之前的理論工作中，作者觀察到隨著離子滲透通道，系統(tǒng)的熵相應(yīng)降低，這說明熵是滲透屏障的主要貢獻者。

圖1. 評估離子溶劑化作為納米多孔膜中離子選擇性的主要指標

圖2. 能量屏障在跨納米多孔膜的離子傳輸中的作用

作者將實驗數(shù)據(jù)與描述離子和離子膜相互作用的特性相結(jié)合，然后基于機器學習技術(shù)進行高級統(tǒng)計分析，以確定預(yù)測熱力學傳輸障礙的最重要特征。盡管CA膜具有相對不帶電的性質(zhì)，但作者從一組126個收集的特征中闡明能量障礙的描述符時發(fā)現(xiàn)，其中靜電特征占用于描述自由能壘總體特征的75%。值得注意的是，作者在傳輸熱力學中觀察到熵-焓補償（EEC），很大程度上受限制下離子膜相互作用的影響。

盡管該結(jié)果基于本研究中使用的膜，但報告的結(jié)果證明了一種研究跨所有納米多孔聚合物膜的離子傳輸?shù)男路椒?。先進的統(tǒng)計技術(shù)和機器學習可用于闡明控制選擇性離子傳輸?shù)姆肿訖C制，這種方法還可以更深入地了解復(fù)雜環(huán)境中選擇性轉(zhuǎn)運的性質(zhì)，例如高度交聯(lián)和不均勻的聚合物膜。

圖3. 闡明影響陰離子傳輸熱力學的分子特征

Machine learning reveals key ion selectivity mechanisms in polymeric membranes with subnanometer pores, Science Advances 2022. DOI: 10.1126/sciadv.abl5771

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