基於機器學習和高通量計算的智能響應型鈉米材料理性設計及其在復雜污水處理中的應用

本項目針對復雜廢水處理難題，提出基於機器學習和高通量計算的智能響應納米材料理性設計新范式。通過構建MoS₂/GO/LDH等二維材料的"成分-結構-性能"數據庫，利用圖神經網絡和強化學習算法預測材料的多重響應特性（pH/光/溫度），突破傳統試錯法研發周期長、成本高的瓶頸。創新性地設計開發兼具催化降解、離子分離與抗生物粘附三重功能的智能響應耦合膜，實現污染物識別-降解-分離的動態協同調控。

研究重點包括：（1）建立"ML預測-HTC驗証-實驗優化"智能設計框架，可控制備二維異質結構材料；（2）闡明限域環境中催化位點活化機制與自由基路徑，解決有毒中間產物累積問題；（3）通過表面拓扑修飾和刺激響應協同抑制生物膜形成，攻克材料長期穩定性難題。項目將構建污水處理原型系統，大幅提升有機污染物降解率、生物膜抑制率、重金屬離子選擇性，推動水處理技術向智能化、低能耗方向升級。合作團隊整合香港浸會大學在催化材料設計與北師港浸大在抗菌機制研究的優勢，為開發下一代智能水處理系統提供理論支撐與技術突破。