来源：“Research科学研究”微信公众号
哈工大任南琪院士团队贺诗欣教授课题组基于全球水资源短缺的背景，全面分析了太阳能驱动的海水淡化系统在抗盐和能源管理方面的情况，总结了利用先进制造技术提高海水淡化系统性能和防盐能力的机制和策略，并提出了基于人工智能多系统耦合的概念来提高海水淡化系统的能源管理效率。相关研究以“Sustainable Seawater Desalination and Energy Management: Mechanisms, Strategies, and the Way Forward” 为题发表在Research上。
Citation：Wang M, Wei Y, Li R, Wang X, Wang C, Ren N, Ho SH. Sustainable Seawater Desalination and Energy Management: Mechanisms, Strategies, and the Way Forward. Research 2023;6:Article 0290.https://doi.org/10.34133/ research.0290
研究背景
水资源短缺在很大程度上威胁着人类的生存和社会发展。确保人人都能获得安全、可靠的饮用水是一项全球性挑战，在联合国全球发展优先事项框架（SDG 6.118）中被正式列为到2030年的一项国际发展优先事项。对饮用水日益增长的需求被认为是全球海水淡化市场的主要驱动力，因此，如何有效地将海水转化为淡水是推动人类社会可持续发展的重要课题。太阳能驱动的海水淡化系统因其成本效益、环境友好和可持续性被推荐为海水净化和废水处理的最佳选择。然而，基于界面蒸发效应的海水淡化系统在长期运行过程中通常会遇到盐沉积和能源管理不善等问题，因此需要全面分析太阳能海水淡化装置在抗盐沉积和能源管理方面的运行情况，找出关键的知识差距，以及提出新的多系统耦合概念来提高海水淡化系统的运行效率。
研究进展
基于先进制造技术制备的太阳能海水淡化系统因其高光热转换效率、高结构可调性和出色的抗盐能力具有较强竞争力。通过3D打印、仿生技术以及微流控技术构建的太阳能界面海水淡化系统具有可控形态的膜或组件，从而拥有优良的水通道结构、润湿性转换界面及局部盐沉淀结构，在提高蒸发效率的同时有效避免盐积累对系统的损害。石墨烯、碳纳米管、等离子体金属和半导体等新型光热纳米材料很容易应用于当前的先进制造技术，从而提高蒸发器的能量密度。基于此的海水淡化系统效率高、结构独特可控，可与相变储能、盐差能、潮汐能和纳米发电机等能量转换装置耦合，在储能、热循环和能源多级利用方面具有很好的交叉性。同时，新出现的机器学习算法也被作为预测海水淡化系统性能和生产率的有力工具，以优化系统长期运行的能源利用效率。对以上方面的分析有助于充分释放太阳能海水淡化系统的潜力，为解决当前的水危机提供一条可持续的途径。
图文摘要 基于先进制造技术制备的太阳能海水淡化系统以及与能源多级利用方面的交叉性
本文重点强调了太阳能海水淡化与海洋能源利用系统的结合。分析了能同时进行海水淡化/制氢的耦合系统从而提高太阳能利用率和减少污染物积累的案例。具有催化活性的多功能海水淡化系统用于可扩展和可持续的水修复被证明是可行的，如从模拟废水和实际海水中通过表面催化作用快速降解水生污染物生产清洁水；淡化/催化系统对受污染水体中有机污染物的高效降解等，展示了太阳能的多效利用优势。
图1 基于太阳能海水淡化的多重耦合系统实例
海水淡化是生产电能的一个很有前景的驱动力，这种淡化驱动发电为能源供应提供了一种新思路。本文分析了太阳能海水淡化与发电的合理耦合，如利用PVDF产生的加热-冷却和轻微振荡热机械响应发电装置；利用形态结构与高表面电位之间协同作用的发电纳米材料以及基于纳米棒阵列膜的海水淡化-发电系统等，均表明太阳能海水淡化和蒸发驱动发电可能会产生有趣的组合，但要清楚地阐明太阳能转化为蒸汽以及发电等各种过程所涉及的机理，还需要进行实验和计算，以确定耦合系统的主要优缺点，从而加深理解并快速实现实际应用。
图2 人工智能（AI）预测海水淡化性能的模型构建
为解决海水淡化系统的技术问题，大量研究致力于开发智能多功能材料和系统，而在太阳能海水淡化模型和数据框架方面的研究却很少。物理设计（如材料参数、结构设计和特定热交换面积）和系统性能对于海水淡化系统的实际应用至关重要，但环境温度、相对湿度、风速、太阳辐射、进水温度和水中溶解固体总量等参数对于系统应用也不容忽视。人工智能（AI）可用于许多领域的工业和研究，包括太阳能海水淡化。应用人工智能的一个重要概念是使模型通过与环境的积极互动找到最优策略，从而最大化预期未来收益并实现目标，如利用传热理论模型和实验结果评估蒸发器在不同流速下的性能，多层感知器（MLP）、决策树 （DT）和贝叶斯线性回归等算法的应用可以很好地预测系统在测试环境中的生产率。因此，在训练有素的AI的帮助下，可以有效地发现和应用最佳材料结构、模块参数以及系统配置。
未来展望
1.设计海水淡化装置结构化的自驱动溶盐策略：（i）利用盐度梯度将盐分快速输送到海水中；（ii）利用蒸发器润湿性切换界面将盐分与光热结构分离；（iii）诱导盐分在蒸发器的特定区域析出。目前的工作需要充分阐明海水与功能材料/结构之间的相互作用及其对水蒸发的影响。大规模应用的重点是开发实用的海水净化和储存系统，同时解决蒸发器在海水甚至受污染水源中的耐用性问题。2.虽然已经开发了AI和热力学模型等方法来研究系统的蒸发潜力，但更多考虑的是将太阳辐照度、环境温度、水温差、蒸发温差、蒸发和冷凝温度作为独立参数输入到设置中。考虑到在未来发展中需要创建更多人工智能模型，应利用更多数据来进行构建，如设计参数、隔热条件、运行/天气条件以及纳米流体对静态性能的影响。3.以太阳能海水淡化为基础开发海洋中的丰富能源值得推广。浓度梯度、压力梯度和温度梯度可用于能量转换，如盐差发电、压电和热电等。然而，这些耦合技术面临的挑战是循环性差、易受影响和对环境的负面影响。因此，应对开发和设计策略进行全面的技术和经济/环境可行性分析，以满足实际要求。
作者简介
贺诗欣（Shih-Hsin Ho），长聘教授，博士生导师，国家高层次人才，现任职于哈工大环境学院，并担任国合基地副主任。近年来，主持并参与了包含中组部、基金委、科技部等项目共15项。主要从事微藻废水处理与藻渣资源化利用、及环境功能材料开发等相关领域的研究。在Nat. Water, Nat. Biomed. Eng., Trends in Biotech., Research, Appl. Cat. B, Environ. Sci. Technol., Water Res.等发表SCI论文280余篇。总引用20000余次（Google Scholar），H index为78（Google Scholar） ，29篇高被引论文。连续多年入选世界前2%科学家并入选科睿唯安（Clarivate）全球高被引科学家。拥有授权发明专利10余项，开展成果转化应用多项。现担任中组部、教育部、科技部、基金委和多所国内外高校人才评审专家等，并担任Environ. Sci. Ecotechnol.（SCI）, J. Hazard. Mater. （SCI）, Chin. Chem. Lett.（SCI）, Bioresour. Bioprocess.（SCI）, Energies（SCI）, Results Eng.（SCI)等多本期刊副主编、编委或客座编委。
任南琪，中国工程院院士。曾任哈尔滨工业大学副校长，现为城市水资源与水环境国家重点实验室主任，“城市水质转化规律与保障技术”国家创新研究群体带头人。主要从事城市水资源与水环境改善对策，污水生物处理工艺、技术与设备，废物资源化及能源化理论与技术，环境微生物系统生物学与生态学等方面研究。主持国家和省部级项目23项。获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖2项、省部级奖12项。兼任国务院住房城乡建设部海绵城市建设技术指导专家委员会主任委员，国务院学位委员会学科评议组召集人，教育部资源环境与地球科学部委员，住建部科学技术委员会城镇水务专业委员会主任，国际水协会（IWA）Fellow，教育部环境类专业指导委员会副主任委员，中国环境科学学会副理事长，中国能源学会副会长等。
