近日，未来科学与工程学院本科生团队在AI for Science领域取得新进展，合作完成的论文在线发表于脱盐与水净化领域国际权威期刊Desalination (IF=9.9)，相关成果授权发明专利2项。论文第一作者乔丹、共同一作蒋雁鹏、第三作者张昊、第四作者李擎峰均为我院数据科学与大数据技术专业本科生，指导老师为我院罗玖副教授。

团队依托“基于物理AI的膜过程多物理场耦合模型智能计算方法研究”等3项大学生创新创业训练计划项目，累计发表国际高水平期刊论文3篇、授权发明专利3项，获领域重要国际会议最佳学生口头报告奖1项。主要完成人乔丹与蒋雁鹏目前已分别保研至南京大学苏州校区与中科院工业人工智能研究所继续深造，充分展现学院以项目制育人取得显著成效。

【课题背景及成果简介】

生物污染难以直接观测且制约反渗透淡化与水回用系统长期稳定运行，其多尺度多物理场模拟成本高，制约膜组件优化设计，亟需发展高精度、高效率的智能计算方法。团队构建了动态刻画膜通道内生物附着、生长、脱落与流场相互作用的模拟框架，提出“物理机制约束+深度学习预测”的膜污染智能计算框架，用于膜通道生物污染多物理场模拟，为膜污染防控和膜组件优化提供智能化计算支撑。

主要创新点包括：（1）构建面向AI for Science的膜污染“虚拟实验”平台，通过多物理场耦合统一流动、传质与生物膜生长并实现双向联动模拟，为AI建模提供物理一致的时空数据与虚拟实验支撑；（2）提出基于物理AI的多物理场高精高效预测方法，将流动、传质与生物反应规律嵌入神经网络，以少量样本快速重构污染膜通道中流场、压力与浓度分布，并适应新的膜通道结构与污染场景。

Desalination创刊于1966年，是Elsevier出版社旗下专注于脱盐与水净化领域的国际权威SCI期刊，JCR水资源领域Q1顶刊，在全球脱盐技术与水处理行业具有极高的学术影响力和行业认可度。

论文标题：Bio-inspired spacers unlock biofouling mitigation in reverse osmosis for desalination and water reuse

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.desal.2026.120881