【理事动态】浙师大课题组在JCP发表论文：效应曲面法结合人工神经网络用于优化制备

　　开发高性能膜是解决水污染问题的迫切需要。化学镀镍 (ENP) 是一种有前途的膜制造技术。然而，所涉及的复杂机制和多因素阻碍了这种制造技术的优化。在这项研究中，提出了一种将响应面法（RSM）与人工智能相结合的方法，以优化聚偏二氟乙烯-镍（PVDF-Ni）膜制造的ENP条件。

　　通过正交实验收集实验数据，建立分析模型，所获得模型具有极高的稳定性和显著的预测性能。通过所获取的模型，考虑了各个因素交互作用对通量和截留率的影响。

　　RSM对通量的预测结果。(a)通量的预测值和实验值的比较。(b)-(d) 因素间相互作用对 PVDF-Ni 通量的影响。

　　RSM对截留率的预测结果。(a)截留率的预测值和实验值的比较。(b)-(d) 影响因素相互作用对 PVDF-Ni 截留率的影响。

　　根据现有数据，获得的最佳镀镍工艺在温度为 30 ℃、反应时间为 14.50 min、氨水添加量为 9 ml时是最佳的。根据最优改性条件制备的改性膜有着良好的性能。

　　李博文，男。导师为林红军教授，申利国教授。目前为浙江师范大学地理与学院研三硕士研究生，研究方向为深度学习（DL）在膜领域的应用，熟练掌握Matlab软件使用，具有一定开展科研工作的能力。

　　原标题：《【理事动态】浙师大课题组在JCP发表论文：效应曲面法结合人工神经网络用于优化制备面向污水处理的分离膜》

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