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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
哭泣笑柳发布了新的文献求助10
1秒前
CipherSage应助长安采纳,获得10
2秒前
飒飒完成签到,获得积分10
3秒前
RONG完成签到 ,获得积分10
3秒前
落落完成签到,获得积分10
4秒前
Yan完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
谨慎的凝丝完成签到 ,获得积分10
6秒前
雨洋完成签到,获得积分10
7秒前
chi完成签到 ,获得积分10
8秒前
还单身的湘完成签到,获得积分10
10秒前
fyjlfy完成签到 ,获得积分10
10秒前
深情安青应助Nayvue采纳,获得10
11秒前
研友_Y59785完成签到,获得积分0
11秒前
Xiaoxiao发布了新的文献求助10
12秒前
初初见你完成签到,获得积分10
19秒前
22秒前
思源应助淡淡月饼采纳,获得20
22秒前
dd完成签到 ,获得积分10
23秒前
Nayvue发布了新的文献求助10
27秒前
未来的幻想完成签到,获得积分10
29秒前
Kvolu29完成签到,获得积分10
30秒前
长理物电强完成签到,获得积分10
31秒前
若安在完成签到,获得积分10
32秒前
完美世界应助潘特采纳,获得10
33秒前
拼搏问薇完成签到 ,获得积分10
33秒前
单薄乐珍完成签到 ,获得积分0
36秒前
张静枝完成签到 ,获得积分10
36秒前
六步郎完成签到,获得积分10
36秒前
啊怙纲完成签到 ,获得积分10
38秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
40秒前
scott_zip完成签到 ,获得积分10
41秒前
gxl完成签到,获得积分0
45秒前
xxx完成签到 ,获得积分10
48秒前
48秒前
努力生活的小柴完成签到,获得积分10
50秒前
52秒前
tangyong完成签到,获得积分10
54秒前
长安发布了新的文献求助10
54秒前
SucceedIn完成签到,获得积分10
55秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022