（问题）氦气广泛用于国防工业、医疗检测、半导体制造等领域，具有不可替代性。目前我国氦气供应仍以进口为主，对外依存度较高。国际市场价格波动与供给不确定性叠加，使稳定获取、降低成本成为行业共同关注。近年来——随着页岩气开发推进——伴生氦被视为扩大国内供给、优化成本结构的重要来源。但页岩气成分复杂，常伴随较高比例的二氧化碳及含硫化合物等杂质，分离难度明显增加，分离膜材料的性能与可靠性成为影响氦气提取效率和经济性的关键。 （原因）行业的“卡点”主要集中高性能膜材料的获取与迭代效率上。以常用的聚酰亚胺分离膜为例，其结构可设计空间巨大，理论组合可达千万级甚至更高。传统研发多依赖经验和反复试验，从分子设计、合成制备到成膜测试周期长、成本高，筛到单一可用结构往往需要数月。更重要的是，在高端产品受限、技术交流受阻的背景下，常规试错难以快速缩小代际差距，既拖慢研发节奏，也提高产业化门槛。 （影响）如果分离膜材料长期受制于人，将直接制约伴生氦资源的规模化利用：一上，分离成本难以下降，国内氦气增供潜力难以释放；另一方面，对应的产业链半导体等对气体纯度和供应稳定性要求极高的领域将面临系统性风险。因此，推动高性能膜材料自主研发，不仅是技术课题，也是保障产业链供应链安全的关键环节。 （对策）为解决“数据少、筛选慢、验证难”等问题，相关团队从数据与研发流程入手，探索用数据驱动提升材料研发效率的路径： 其一，建设材料数据底座。团队对近60年来公开文献、专利信息及自研实验数据进行清洗整理，形成聚酰亚胺材料“结构—性能”构效关系数据集，打通分散数据与“孤岛”，为性能预测与结构设计提供可复用的基础资源。 其二，构建“理解+生成”的模型体系。在分子理解层面引入预训练思路，使模型能够表征不同分子结构及化学环境差异，提高性能预测的可靠性；在分子生成层面，围绕目标性能与结构约束自动生成候选分子结构，扩大逆向设计的选择范围。 其三，推动平台化落地。团队将数据库、分子模型、性能预测与逆向设计集成为一体化平台，形成“生成—预测—筛选—验证”的闭环流程，减少重复劳动与低效试验，让研发从“逐个试”转向“批量算、精准做”。 其四，开展全流程适配与自主可控验证。依托国产计算平台完成模型训练与推理适配，使研发工具链在关键环节实现可控可用，增强工程化部署能力。 在场景应用上，团队围绕聚酰亚胺材料的二酐、二胺等单体组合开展规模化筛选，通过计算预测与实验验证共同推进：在较短周期内完成对2000余种市售组合的评估，锁定60余种高潜力结构，并对其中部分结构进行实验验证，性能较商业对照有所提升。针对“已知单体难以覆盖极限性能”的问题，团队继续开展逆向设计，在短时间内生成并扩展大规模虚拟结构空间，从中筛得30余种高分离性能的新结构候选，为后续工艺验证与放大试制提供“结构库”。据介绍，平台预测准确率保持在较高水平，相关成果已完成专利布局，并入选央企高价值应用场景名单，显示出研发到转化的提速趋势。 （前景）业内人士认为，氦气分离只是高性能膜材料应用的切入口。面向产业化，下一阶段需把“算得准”进一步延伸到“做得出、用得稳”：一是扩展预测与验证指标体系，从单一分离性能拓展到热学、力学、抗塑化能力、长期稳定性、成膜工艺窗口等工程指标；二是强化中试验证与应用适配，在复杂工况和多组分气体条件下开展寿命与可靠性评估，形成可复制的工艺包；三是推动跨领域迁移，将“生成—筛选—验证”的范式推广到有机功能材料、工程塑料、催化材料等方向，带动材料研发从“点状突破”走向“链式协同”；四是建立开放共享的协作机制，推动数据、模型与测试标准逐步互认，提升转化效率与产业协同水平。
关键材料的竞争——不只是单点技术比拼——更是体系能力的较量；数据驱动的材料研发正在改变创新方式：把长期沉淀的知识转化为可计算、可迭代的能力，把分散的实验探索汇聚为可复制、可扩展的方法。面向氦气该战略资源，推动分离膜材料从受制于人走向自主可控，不仅关系到一项技术突破，也关系到我国在高端制造与资源保障上的韧性与支撑力。