近日，南通大学物理科学与技术学院联合浙江理工大学、台州学院和南京大学，在多层多孔石墨烯膜脱盐研究中取得新进展。相关成果以“Deciphering structure-transport relationships in multilayer nanoporous graphene membranes for desalination using molecular dynamics and interpretable machine learning”为题，于2026年10月29日在《Desalination》在线发表。我院陈晨博士为论文第一作者，南通大学物理科学与技术学院为第一署名单位。
在工程技术中，脱盐膜开发始终面临水通量与离子截留率难以协同提升的固有权衡。多层石墨烯膜的纳米孔道可为水分子提供快速输运通路，但也会为盐离子跨膜渗透创造条件，限制其脱盐性能。本文借助人工智能筛选得到两类透水、截盐特性差异化的纳米孔构型，并基于459 组分子动力学模拟数据集训练机器学习模型，实现对膜水输运、钠离子及氯离子截留率的定量预测。模型结果表明，石墨烯层间缝隙宽度是决定水输运与离子截留行为的主导结构参数。进一步机制分析发现，相邻层纳米孔与层间缝隙的相对空间位置能够调控钠离子的跨膜传质路径：孔缝错位时，钠离子倾向于在膜入口界面富集，部分离子沿曲折通道迁移，迁移过程中溶剂化壳层反复解离与重构；孔缝近对齐时，钠离子可沿低阻力短路径跨膜。该研究为通过调控孔径、层间缝隙宽度、层间距及孔缝排布方式，定向优化多层石墨烯脱盐膜的水输运与离子渗透综合性能提供了理论依据。
《Desalination》是Elsevier出版的国际学术期刊，聚焦海水淡化、水净化及相关材料与工程技术研究。根据2026年发布的JCR，该刊2025年度影响因子为9.9，水资源和化学工程两个学科均为Q1，其中水资源学科在132种期刊中排名第4。按2025年版中科院期刊分区表，该刊为工程技术大类2区Top期刊。
相关链接：https://doi.org/10.1016/j.desal.2026.121000