基于多准则决策分析(MCDM)的氧化石墨烯最优合成方法选择研究

为解决氧化石墨烯(GO)大规模生产中合成方法选择缺乏系统性评估的问题，研究人员采用多准则决策分析(MCDM)方法，综合评估了六种GO合成方法的成本、毒性、温度等关键参数。结果表明改进型Hummer法在多数MCDM分析中表现最优，为工业化生产提供了科学依据。该研究首次将MCDM应用于纳米材料合成领域，填补了文献空白。

　　

在纳米材料领域，氧化石墨烯(GO)因其独特的二维结构和丰富的含氧官能团，已成为膜分离、能源存储、生物医学等领域的明星材料。然而自1859年Brodie首次制备GO以来，科学家们已开发出包括Hummer法、改进Hummer法、湿化学法等多种合成路线，却始终缺乏系统性的方法选择标准。这种局面严重制约了GO的工业化生产——不同方法在产率、毒性、能耗等关键指标上存在显著差异，但研究者们往往凭经验选择，导致生产成本高、安全隐患大、产品质量不稳定等问题。

针对这一瓶颈问题，一支跨国研究团队在《Next Materials》发表了一项开创性研究。他们首次将多准则决策分析(MCDM)这一系统工程方法引入纳米材料合成领域，通过TOPSIS、GRA、SAW、PROBID和MABAC五种MCDM方法，结合CRITIC和熵权两种客观赋权法，对六种主流GO合成方法进行了全面评估。研究特别聚焦六个关键指标：GO与碳源质量比、毒性评分、最高/最低反应温度、GO与酸/氧化剂质量比，这些指标分别对应生产效率、安全性、能耗和原料利用率等工业化核心需求。

技术方法上，研究团队首先构建包含六种GO合成方法的决策矩阵，数据来源于已发表的实验报告。采用最大-最小归一化、向量归一化等方法对数据进行标准化处理，通过CRITIC（考虑指标相关性和标准差）和熵权法（基于信息不确定性）计算指标权重。随后运用五种MCDM方法进行排序：GRA通过灰色关联度分析，TOPSIS基于理想解距离，SAW采用简单加权求和，PROBID引入多级理想解，MABAC则通过边界近似比较。

在"材料与方法"部分，研究详细比较了六种合成方法的操作参数。Brodie法使用KClO₃/HNO₃体系，产率达141%但耗时过长；传统Hummer法采用H₂SO₄/KMnO₄，成本最低（每克GO仅0.68卢比）但存在爆炸风险；改进Hummer法用H₃PO₄替代NaNO₃，将最高温度从98℃降至50℃；湿化学法毒性最低但产率仅43%。

"结果与讨论"部分揭示了关键发现：在9种MCDM组合分析中，改进Hummer法5次排名第一，尤其在TOPSIS-CRITIC、SAW双权重、PROBID-CRITIC和MABAC-熵权中表现最优。该方法平衡了产率（GO/碳源比1.93）、安全性（毒性评分4.6）和能耗（25-50℃温和条件）等指标。Brodie法则在TOPSIS-熵权等3种分析中领先，其优势是低温操作（25-60℃）和低毒性，但原料成本较高（2.54卢比/克GO）。传统Hummer法虽在GRA分析和成本评估中表现最佳，但因98℃高温风险和NaNO₃副产有毒气体，综合排名不占优。

研究结论指出，改进Hummer法因其在多数MCDM模型中的稳定优异表现，应作为GO工业化生产的首选方案。该方法避免了传统工艺的极端温度需求，采用H₃PO₄替代品显著提升安全性，且产率比Brodie法提高37%。值得注意的是，MCDM结果与单纯成本分析存在差异——传统Hummer法成本最低但综合排名仅居中，印证了单一指标决策的局限性。

这项研究的科学价值在于：首次建立了GO合成方法的量化选择框架，将材料化学与系统工程方法交叉融合；提出的MCDM评估流程可推广至其他纳米材料制备领域；改进Hummer法的优选结论为产业界提供了明确的技术路线。未来研究可拓展更多MCDM方法验证结论稳健性，并纳入能耗、设备成本等工业指标。研究团队特别呼吁学界完整报告合成实验数据，以促进更全面的MCDM分析，加速纳米材料从实验室走向产业化。