在海水淡化领域，传统膜材料长期面临“水分子通得快，盐分却拦不住；拦得住盐，水又流不畅”的性能瓶颈。海南大学化学化工学院教授姜忠义、刘亚楠团队研究设计出了“沙漏形纳米通道”共价有机框架膜(COF膜)，在实现高水通量的同时显著提升盐截留率，为新一代海水淡化膜材料的性能突破提供了重要方向。该研究成果近日在《自然·通讯》发表。 海南大学化学化工学院教授刘亚楠介绍，当前，国际上海水淡化膜研究正处于由传统材料优化迈向新型多孔材料创新突破的关键阶段，其中，COF材料因具有高比表面积、规则可调的微孔结构以及良好的化学稳定性，被视作下一代海水淡化膜的“潜力股”。然而，受限于微观结构构筑的难度，传统COF膜普遍存在孔径偏大、难以有效拦截水合盐离子的问题，导致“水盐同行”、截留率偏低，难以满足工程化要求。 为破解这一难题，研究团队设计了一种独特的“沙漏形”纳米通道，采用“分步组装”方式将氨基环糊精纳米颗粒精确定位在膜通道口，形成“前宽后窄”的异质通道。这样的结构设计可实现水分子的快速导入与高效输运，同时在狭窄段精准拦截盐分，有效协同“快输水”与“强截盐”两个核心性能。同时，该膜还具备pH响应功能，可根据环境酸碱度自动调节通道状态：酸性条件下通道收缩，有利于提高盐截留率；碱性条件下通道扩张，可增强水通量，适用于不同用水场景下的需求切换。 实验结果表明，该膜在低压条件下即可实现超高水通量与高盐截留率，并展现出良好的长期运行稳定性、抗氯能力以及pH循环耐受性，具备向工程化转化的技术基础。目前，这项技术正从实验室走向小规模测试，潜在应用领域包括海水及苦咸水淡化、高盐废水处理、智能膜分离系统以及特定离子分离场景等。 研究团队计划将这一通道设计理念推广应用到其他类型的多孔材料中，如金属有机框架材料，进一步提升膜材料在精准分离与适应性方面的性能。同时，结合人工智能辅助模拟优化膜结构和表面化学特性，推动膜材料向功能集成、定制化方向发展，为资源回收与水处理技术升级提供可行路径。 “我们希望这类膜材料成为下一代水处理技术的关键载体，不仅在海水淡化领域发挥关键作用，也能在化工分离、能源转换等环节展现应用价值，为全球水资源可持续管理贡献中国智慧。”刘亚楠表示。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多