제올라이트, 특히 ZSM-5는 독특한 구조와 분자 체 특성으로 인해 산업적으로 매우 유용하며, 우수한 가스 분리 및 투과 증발 성능으로 높은 평가를 받고 있다. 그러나 ZSM-5 막의 제조 공정을 일관되게 재현하는 것은 여전히 도전 과제 로 남아 있다. 본 연구는 수열합성 조건(합성 시간: 24~72 h, 온도: 180~220°C)을 제어하고, 다양한 알루미나 지지체 비교하 며, 수열 처리 시 유기 구조유도체의 영향 분석을 통해 ZSM-5 막 제조의 신뢰성 향상을 목표로 하였다. 연구 결과, 합성 온 도 및 시간의 변화는 막 두께나 결정 크기에 큰 영향을 미치지 않았으나, 180°C에서 48 h 합성 조건에서 가장 우수한 가스 투과 성능이 나타났다. 다양한 알루미나 지지체 중에서는 N5 α-알루미나 모세관 지지체가 가장 높은 투과도를 나타내었다. 또한, 유기 구조유도체인 테트라프로필 암모늄 브로마이드(tetrapropylammonium bromide, TPABr)의 존재는 합성의 신뢰성에 상당한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 가스 투과 성능 평가 결과, 본 ZSM-5 막은 SF₆에 비해 N2 및 CO2에 대해 선택적 인 투과 특성을 보였으며, TPABr을 사용하여 합성한 막은 CO2/N2 선택도(α)가 약 4.6으로 나타났다.

인공지능(artificial intelligence, AI)은 분리막 개발에 중대한 영향을 미치기 시작하며 소재 설계 및 성능 최적화를 위한 새로운 접근법을 제시하고 있다. 본 총설에서는 머신러닝(machine learning, ML)과 딥러닝(deep learning, DL) 기술에 중점을 둔 AI 기반 분리막 개발의 최근 발전상을 조명하고 있다. 이러한 도구는 데이터 기반 예측을 가능하게 하고, 제조 공 정을 개선하며, 소재 발굴을 가속화한다. 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 실험 검증과 같은 주요 과제도 제시한다. 또한, AI 통합의 미래 전망을 개괄하고, 가스 분리, 청정에너지, 환경 응용 분야에서 분리막기술에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력 을 강조한다.

PIM-1 (polymer intrinsic microporosity-1)은 뒤틀린 구조에 기인한 높은 기체 투과 특성을 가지고 있기 때문에 기 체 분리막 소재 중 하나로 활발히 연구되어졌다. 높은 기체 투과 특성의 장점에도 불구하고 높지 않은 기체 선택성의 한계점 이 존재함에 따라 본 연구에서는 PIM-1 분리막에 PEG/PPG-CN을 첨가함으로써 CO2의 용해도 증가에 따른 기체 선택도를 높이고 열처리를 진행하여 PIM-1과 PEG/PPG-CN의 사이아노기가 트라이아진으로 전환되는 재배열을 유도하였다. 그 결과 2 wt%의 PEG/PPG-CN이 첨가되고 열처리된 PIM-1 분리막의 성능은 열처리만 된 PIM-1 분리막과 비교하였을 때 단일 및 혼 합 기체 조건에서 더 높은 이산화탄소의 투과도와 선택도를 가지는 것으로 측정되었다. 혼합 기체 조건에서는 단일 기체 조 건에서 보다 높은 이산화탄소 투과도와 선택도를 보이며 실제 기체 분리 공정의 적용 가능성이 높다는 것을 확인하였으며 트 라이아진의 가교에 의하여 기체 분리막이 가소화 저항성(anti-plasticization)을 가지는 것으로 확인되었다.

대부분의 국가들은 온실가스 배출량을 줄이고 기후변화에 적응하기 위한 행동계획인 NDC (National Determined Contribution)를 법률화 했다. NDC 목표 달성을 위해 다양한 기술이 개발되고 있으며, 특히 가스상의 온실가스나 에너지원의 정화를 위해 분리막 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문은 다양한 재료 중 실현 가능한 제조 공정과 쉬운 스케일업의 장 점을 가지고 있는 고분자 막의 기술 동향을 제공할 것이다.