Machine Learning for Polymer Design to Enhance Pervaporation-Based Organic Recovery

渗透汽化 聚合物 膜技术 随机性 材料科学 计算机科学 工艺工程 工程类 化学 数学 统计 渗透 生物化学 复合材料
作者
Meiqi Yang,Jun‐Jie Zhu,Allyson L. McGaughey,Rodney D. Priestley,Eric M.V. Hoek,David Jassby,Zhiyong Jason Ren
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:58 (23): 10128-10139 被引量:12
标识
DOI:10.1021/acs.est.4c00060
摘要

Pervaporation (PV) is an effective membrane separation process for organic dehydration, recovery, and upgrading. However, it is crucial to improve membrane materials beyond the current permeability-selectivity trade-off. In this research, we introduce machine learning (ML) models to identify high-potential polymers, greatly improving the efficiency and reducing cost compared to conventional trial-and-error approach. We utilized the largest PV data set to date and incorporated polymer fingerprints and features, including membrane structure, operating conditions, and solute properties. Dimensionality reduction, missing data treatment, seed randomness, and data leakage management were employed to ensure model robustness. The optimized LightGBM models achieved RMSE of 0.447 and 0.360 for separation factor and total flux, respectively (logarithmic scale). Screening approximately 1 million hypothetical polymers with ML models resulted in identifying polymers with a predicted permeation separation index >30 and synthetic accessibility score <3.7 for acetic acid extraction. This study demonstrates the promise of ML to accelerate tailored membrane designs.
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