Создана математическая модель опреснения воды с помощью полимерных мембран обратного осмоса для предсказания эффективности процесса
Международный коллектив ученых разработал модель опреснения воды с помощью полимерных мембран обратного осмоса. Исследователи выяснили, что степень очистки воды зависит от ее водородного показателя (pH) и ионного заряда мембраны. Модель позволяет предсказывать эффективность опреснения, минеральный состав полученной воды и может использоваться для разработки улучшенных фильтров и мембранных элементов. Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом журнале Journal of Membrane Science. Об этом сообщил портал «Научная Россия» со ссылкой на ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН»
На сегодняшний день наиболее популярной и удобной технологией опреснения воды является мембранная технология обратного осмоса. С ее помощью производится почти 70% опресненной воды. Основу таких установок составляют тонкопленочные композитные мембраны, очищающие воду от солей. На селективные свойства таких фильтров помимо технологических характеристик также влияют рН и состав разделяемого раствора, однако сложный характер этого воздействия еще недостаточно изучен.
Чтобы устранить этот пробел, исследователи ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН» совместно с коллегами из Нидерландов разработали математическую модель транспорта ионов через полимерную мембрану обратного осмоса.
Модель демонстрирует влияние рН воды на заряд поверхности мембраны и помогает оценить ее производительность. Расчеты позволяют предсказать селективные свойства фильтрационных мембран при разделении растворов. Результаты могут применяться для производства более эффективных фильтров и мембранных элементов.
Рассчитанные данные красноярских ученых были проверены экспериментально в Университете Твенте (Нидерланды), который является одним из мировых центров мембранной науки. Специалисты обнаружили, что заряд мембраны и pH поступающей воды существенно влияют на пропускную способность ионов и свойства отфильтрованной воды. При этом рН воды влияет также и на ионизацию поверхности мембраны: она заряжается положительно при высокой концентрации ионов водорода в поступающей воде и отрицательно при низкой. Таким образом, более высокий pH увеличивает заряд мембраны и ее задерживающую способность для различных минеральных веществ, в частности, соли.
«Изменение заряда поверхности мембраны и, следовательно, задержание ионов соли в значительной степени зависят от pH и состава сырьевой воды. Мы разработали модель, связывающую перенос всех ионов с селективными свойствами мембраны, которые определяются ее зарядом. Наша задача состояла в том, чтобы модель могла прогнозировать селективность и проницаемость мембран для различных ионов в зависимости от величины потока и исходной концентрации соли. Мы определили, что полиамидные мембраны являются слабо заряженными, но этот небольшой заряд играет ключевую роль в задержании ионов и уровне pH отфильтрованной воды. При помощи полученных данных можно предсказывать минеральный состав выходного потока, производительность мембран и эффективность работы фильтра», — рассказал доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института вычислительного моделирования СО РАН Илья Рыжков (на фото).
В данном исследовании передовые компетенции красноярских ученых в области математического моделирования были использованы для решения практически значимой задачи. Они органично легли в основу экспериментальных работ коллег из Нидерландов.
В лаборатории наноматериалов и процессов переноса Института вычислительного моделирования СО РАН с 2015 года развивается направление математического моделирования в области мембранных процессов.
Коллектив лаборатории также занимается созданием электропроводящих мембран и экспериментальным исследованием транспорта ионов через такие мембраны под действием электрического поля. Работы лаборатории уже получили международное признание, а ее руководитель Илья Рыжков в 2022 году был избран председателем международной исследовательской группы «Физика мембранных процессов».
Фото: scientificrussia.ru
