Die Erhebung experimenteller Daten fand statt, um die Gasdurchlässigkeit, Diffusivität und Löslichkeit von sechs verschiedenen Gasen (CO2, CH4, O2, N2, H2 und He) zu messen. Die Daten stammten aus 84 Veröffentlichungen des Polymer Handbook und umfassten insgesamt 820 Polymere. Die Tests wurden bei Temperaturen von 25 °C bis 35 °C und Drücken zwischen 1 und 30 atm durchgeführt. Die erhaltenen Datenpunkte beliefen sich auf insgesamt 5007 Einträge für Pexpt, Dexpt und Sexpt. Molekulardynamik- und Monte Carlo-Simulationen wurden durchgeführt, um Gasdiffusivität und -löslichkeit zu generieren. Dabei wurden polymere Atompotenzialparameter des allgemeinen AMBER-Kraftfelds 2 (GAFF2) verwendet. Während die Simulationsergebnisse generell die Trends in den Gasdurchlässigkeitseigenschaften erfassten, neigten sie dazu, die gemessenen Werte zu überschätzen.
Die Simulationsergebnisse zur Gasdurchlässigkeit und -löslichkeit wurden unter Verwendung des Large Atomic Molecular Massively Parallel Simulator (LAMMPS) Pakets erzeugt. Um die Modelle zu validieren, wurden vier verschiedene Modelle entwickelt, die die experimentellen Daten miteinbezogen. Ein Vergleich der experimentellen und simulierten Größen wie Gaspermeabilität, -diffusivität und -löslichkeit zeigte, dass die Simulationen tendenziell die experimentellen Werte überbewerteten, aber den allgemeinen Trend im Polymer-Gas-Chemieraum einfingen. Mit Hilfe von multikriterieller Modellierung wurde untersucht, wie gut sich die Modelle zur Vorhersage der Gasdurchlässigkeit nutzen lassen. Das Einbeziehen von Simulationsdaten führte zu einer deutlichen Verbesserung der Vorhersagen gegenüber reinen experimentellen Daten.
Um die Leistung der Modelle zu bewerten, wurden die Modelle anhand des R2- und des Ordnungsmittelungsfehlers (OME) in Barrer gemessen. In einem Datenfusionsexperiment wurden die verschiedenen Modelle miteinander verglichen, wobei die Multitasking-Modelle einen klaren Vorteil gegenüber dem Single-Tasking-Modell zeigten. Die Modelle, die sowohl experimentelle als auch in Simulation generierte Daten einbezogen, zeigten die besten Vorhersagegenauigkeiten. Ein verbessertes, datengesteuertes Modell wurde entwickelt, um Gasdurchlässigkeit, Gasdiffusivität und -löslichkeit vorherzusagen und die Datengrundlage wurde erweitert, um mehr als 13.000 bekannte Polymere abzudecken. Diese Modelle können helfen, das Verständnis der Gasdurchlässigkeit durch Polymere zu vertiefen und die Entwicklung spezifischer Membranmaterialien zu beschleunigen.