基于机器学习的高性能碳基太阳光热脱盐材料的探索研究

在全球淡水资源日益紧缺的严峻形势下，海水淡化技术正逐渐成为破解这一全球性难题的关键钥匙。其中，太阳能脱盐技术作为新兴的海水淡化手段，凭借其绿色环保，能耗低且可持续的显著优势而备受关注。在过去的研究中，碳材料凭借其卓越的光热转换性能以及低廉的成本优势，在太阳能脱盐领域获得了极为广泛的应用。然而，传统研发新材料所依赖的试错方式，往往需要投入大量的时间、人力和物力，过程繁琐且效率低下。鉴于此，借助人工智能与机器学习这一前沿技术手段，能够为碳材料的研究与开发按下“加速键”，助力在海水淡化领域取得更为突破性的进展。

近日，在华东师范大学物理与电子科学学院、上海市磁共振重点实验室、医学磁共振与分子影像技术研究院徐敏教授、潘丽坤教授以及王成龙副研究员的指导下，物理学专业本科生白钢与无线电物理专业博士生王子惠以共同第一作者身份，在国际期刊Separation and Purification Technology上发表题为“Machine learning-guided exploration of carbon-based photothermal materials for solar evaporation”的论文。

本次研究致力于探究一种基于机器学习（Machine Learning，简称ML）的方法，利用四种经典的ML模型（梯度提升决策树GBDT、支持向量机SVM、极端梯度提升算法XGBT和投票回归器VR）来预测碳材料在太阳能脱盐中的蒸发性能。研究表明，碳材料的碳含量和比表面积对脱盐性能有较大影响，且太阳辐照度对材料的蒸发速率有着决定性作用。最后，研究选取丝瓜热解衍生的生物炭对机器学习预测结果进行实验验证，证实了机器学习方法在探索用于界面太阳能蒸发的碳基光热材料方面的可行性和准确性。

论文的成功发表展示了研究院在高水平人才培养与科研创新领域的不断探索。未来，研究院将继续秉持开放创新、协同育人的理念，培养更多具备扎实科研基础与创新精神的优秀学子，助力前沿科技突破，推动学科发展与社会进步。

作者简介

白钢，2022级物理学专业本科生，导师为潘丽坤教授，2024年获得本科生优秀学生奖学金一等奖。2024年申请创新创业项目《基于机器学习的高性能碳基太阳光热脱盐材料的研究》，该项目于中期答辩后被评选为国家级创新创业项目，项目于2025年完成结题，为学院优秀结题项目。目前以第一作者身份在Separation and Purification Technology期刊上发表SCI论文1篇。

王子惠，2023级无线电物理专业博士研究生，导师为徐敏教授和潘丽坤教授。其研究方向聚焦于水凝胶蒸发器在太阳能脱盐领域中的应用。目前以第一作者身份在Desalination、 Journal of Materials Chemistry A、Separation and Purification Technology等期刊上发表SCI论文4篇。 

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.seppur.2025.133627