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.

기체 분리막의 상업적 발전은 CO2 분리 효율을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 고분자량 PEO (high-Mw PEO)는 높은 CO2 용해도, 가격 경쟁성 및 견고한 기계적 특성을 가져 분리막 제조용 고분자로 유력하지만 그 특유의 결정성 으로 인해 기체 분리막에 응용이 어렵다. 본 연구에서는 결정성 감소를 위해 다양한 고분자 첨가제를 고분자량 PEO에 혼합 하는 방법을 제시하였다. 폴리에틸렌글리콜(PEG), 폴리프로필렌글리콜(PPG), 폴리아크릴산(PAA) 및 폴리비닐피롤리돈(PVP) 과 같은 상업적으로 이용 가능하고 섞임성이 좋은 수용성 고분자를 첨가제로 사용하여 PEO 결정성을 감소시킴으로써 가스 분리 성능을 향상시키고자 하였다. PEG 및 PPG의 경우 PEO의 결정 구조를 억제하지 못하고 분리막의 결함을 초래하였으나, PAA 및 PVP는 PEO의 결정 구조를 바꿔 결함이 없는 분리막을 제조하는 데 성공하였다. 고분자량 PEO 혼합막의 결정 구조 변화와 기체 분리 성능의 상관관계를 조사하여 본 연구의 결과와 이전에 기록된 결과를 바탕으로 고분자량 PEO에 대한 첨가 제 고분자의 설계 및 선택에 대한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 비용 효율적이고 상업적으로 실용적인 CO2 분리막을 제조하 고자 하였다.

폴리벤즈이미다졸(PBI) 기반의 막은 내구성이 우수한 네트워크 구조를 가지는 구조재료로서의 우수한 강성과 더 불어서 고온에서의 우수한 내열성, 우수한 기계적 및 인장 특성, 높은 유리전이온도(Tg), 물이 없는 무수 환경에서의 이온 전 도성능, 산화와 화학적 내구성으로 지난 20년 동안 다양한 용도의 대중적인 막 재료로 다양한 문헌에서 보고되어 왔다. 이온 전도성 PBI 기반 막은 고온용 양이온 교환막 연료 전지(HT-PEMFC)에서 광범위하게 사용되어왔다. 또한 PBI 기반 막은 독 특한 특성으로 인해 기체분리막 및 유기용매나노여과(OSN) 막 개발에서 광범위하게 사용되어왔다. 이번 리뷰에서는 고온용 연료전지, 기체분리 및 OSN 적용을 위한 다양한 유형의 PBI 기반 막의 최근 연구동향 및 적용가능성에 대해 설명하고자 한다.