Кинетика процесса разделения растворов методом обратного осмоса с использованием ацетатцеллюлозных и боросиликатных мембран (1095032), страница 7
Текст из файла (страница 7)
По этой причине при создании прогнозирующих моделей ключевымистановятся характеристики пористости, что обуславливает актуальностьсоответствующих методов исследования.Отмечается [65] резкое сокращение с начала 80-х в зарубежной иотечественной литературе публикаций, посвящѐнных моделям переноса черезобратноосмотические и нанофильтрационные мембраны. В этой связинаибольшее распространение получили базирующиеся на экспериментальныхданных модели с использованием регрессионного анализа.Исследуемая зависимость распределения пор по их размеру строиласьпреимущественно на основе интерполяции данных [53, 66 – 68]. Наиболеераспространѐнной является кубическая сплайн - интерполяция.
Она позволяетпровести кривую через массив экспериментальных данных, первые и вторыепроизводные которой непрерывны в каждой точке. При помощи рядакубическихполиномовстроитсякриваячерезтрисмежныеточкиэкспериментальных данных. В свою очередь единая кривая образуется путѐмобъединения кубических полиномов друг с другом.Применение интерполяции объясняется трудностями, связанными сполучением экспериментальных данных.
Особенно это относится к малымпорам (до 10 нм). Однако такая модель очень чувствительна к всевозможнымпогрешностям эксперимента, что свою очередь приводит к значительнымошибкам в расчѐтах при последующей аналитической обработке.Поэтойпричинепредпочтениеследовалобыотдатьобработкеэкспериментальных данных на основе регрессионного анализа. Регрессия нетребуетобязательногопрохожденияаппроксимирующейкривойилиповерхности через точки данных.
Это делает функции регрессии менеечувствительными к ошибкам эксперимента, чем функции интерполяции [69,70], но для построения функции регрессии по экспериментальным даннымнеобходимо определить вид функции и еѐ наилучшие параметры. Заранее видформулы, которая однозначно описывала бы зависимость величины радиуса46пор от их количества, теоретически не установлен.
Процесс образования иформирования пор до конца не изучен и основан в большей степени наэмпирических данных.Известно,чтозаконыраспределенияразмеровчастицразличныхматериалов используются во многих отраслях промышленности. Ранеепроведѐнные исследования искусственно [71 – 73] и естественно [74]измельчѐнных материалов (кварц, уголь, графит и др.) дали асимметричныекривые плотности распределения с одним максимумом.Эмпирическим путѐм были получены различные уравнения, описывающиефункции распределения [75, 76]. Однако данные формулы являются лишьчисто эмпирическими приближениями к действительному распределению [74].Эмпирические формулы описывают частные случаи дисперсных материалов, неимея общего значения, что делает их неприменимыми для изучения процессабаромембранного разделения.Дальнейшие исследования [77, 78] показали, что уравнения для описаниягрубоизмельченных материалов нельзя использовать в области мелкихфракций (менее 10 мкм), которые представляют наибольший практическийинтерес для процессов мембранного разделения.ОднакоещѐвпрошломвекеакадемикомА.Н.Колмогоровымтеоретически был получен закон распределения частиц при измельченииматериалов [79].
Данный закон в дальнейшем получил подтверждениепрактикой.Была обоснована общая схема процесса измельчения, согласно которойразмерчастицпридроблениитвѐрдыхматериаловасимптотическистремится к логнормальному закону распределения. Согласно законулогарифмы размеров частиц распределяются нормально вне зависимости отразмеров заготовок исходного материала и от технологии измельчения.Одним из важных предпосылок для баромембранных процессовявляется то, что любые характеристики частиц, зависящие от размера, будутиметьлогнормальныйзаконраспределения.Следовательно,все47разновидности пористости (суммарная, поверхностная, полезная и др.)также подчиняются данному закону. Это также подтверждают расчѐтыформирования пористой структуры, приведѐнные в работах [80 – 82].Однако далеко не все наноматериалы могут иметь логнормальныйзакон распределения пор по размерам, т.к.
при их изготовлении частосмешиваются компоненты с разным распределением размеров частиц.Ещѐ недавно было практически неосуществимо создание эффективнойматематической модели процесса разделения, учитывающей как геометриюпоровых каналов, так и перераспределение размеров пор со временем. ОднакосегодняиспользованиеприрасчѐтахсовременныхЭВМпозволяетобрабатывать в короткий срок большой объѐм данных и создавать гораздоболее сложные модели структур мембран с массопереносом через них.Отмечается[63]перспективностькомпьютерногомоделированиясприменением теории перколяции и случайных процессов. Однако для созданияпредпосылок компьютерного моделирования требуется соответствующий классмембран с достаточной жесткостью структуры для изучения влиянияперераспределенияпорпоразмерамнаселективно-производительныехарактеристики. В то же время такая мембрана должна обладать высокойселективностью в процессах нанофильтрации и обратного осмоса.В этой связи была проведена поисковая работа [17] и подобрансоответствующий тип мембран из пористого стекла, способных стать некойстабилизирующейпроцессосновой.Обладаяжѐсткойструктуройиблагоприятной геометрией поровых каналов, данный класс мембран можетприменяться как в ультрафильтрации, так и в обратном осмосе, что являетсяуникальным для мембран с жѐсткой структурой.Важно так же отметить технологию изготовления мембран на базеборосиликатного стекла.
Выщелачиваемая фаза представляет собой единыйкомпонент,предварительноизмельчѐнныйдроблением.Этопозволяетприменять в исследовании основы статистики. В перспективе уже на стадииизготовления можно задавать необходимые параметры структуры мембран.48В случае с керамическими элементами и пористым металлом такие методыработать не будут, т.к. исходные материалы обрабатываются отдельно,смешиваются и спекаются, что формирует сложные не систематизируемыефункции распределения.На основании проведѐнного обзора литературы был сделан вывод о том,что освоение процессов обратного осмоса и нанофильтрации в промышленныхмасштабах выявило дефицит математических моделей процесса, способныхэффективно работать на практике.
Это связано в первую очередь с тем, чтобольшинство математических моделей основано на описании процессов вузком диапазоне с фиксированными внешними факторами и неизменными вовремени рабочими характеристиками мембран.В свою очередь применение машинной техники позволяет в настоящеевремя работать со значительно более сложными моделями. В ряде случаевприменение таких, значительно более сложных моделей оправданно: например,при решении задач, связанных с вытеснением одного флюида другим изпористой среды (ртутная порометрия, пористые электроды, извлечениеостаточной нефти) [90].
Особый интерес вызывает развитие САD/CAE-систем,а так же модели на основе теории клеточных автоматов, метода Монте-Карло идр. [97], позволяющих вывести исследование процессов баромембранногоразделения на качественно новый уровень.Выводы:Анализ литературных источников показал, что в настоящее времяпрактически нет исследований по изменению рабочих характеристик мембранпри длительном времени их эксплуатации.Поэтому основной целью данной работы является исследование процессаизменения стабильности производительности мембран разной жесткости вовремени при длительном сроке их эксплуатации для повышения эффективностиработы мембранных установок.49ГЛАВА 2. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ2.1.
Описание опытных установокДля исследования процесса разделения солей методом обратного осмосабыли изготовлены универсальные установки двух типов, позволившиеиспользовать разные ячейки с разными мембранами.В установке первого типа (рис. 2.1) для поддержания необходимогорабочего давления использовалось давление сжатого азота и включала ячейку сАЦМ (рис. 2.2). Изготовленная из стали 12Х18Н9Т ячейка для баропроцессов ибаллон со сжатым азотом являлись основными элементами данной установки. Вкачестве мембран использовался микропористый полимерный материал.Устранениеэффектаконцентрационнойполяризацииобеспечивалосьперемешиванием разделяемого раствора при помощи лопастной мешалки,которая приводилась в движение вращением магнитов. Мешалка внутрирабочей ѐмкости крепилась распорным кольцом.Покрытыеслоемэпоксиднойсмолыдуговыепластиныизнизкоуглеродистой стали крепились к валу мешалки.
Таким образом, вращениемешалки со скоростью 120 об/мин производилось при помощи вращениямагнитов, приводимых в движение электромотором.Давление исходного раствора 5,0 МПа, рабочая среда - модельный 2%раствор NaCl. Отбор пермеата осуществлялся с помощью мерных цилиндров сточностью до0,1мм. Время выхода на рабочий режим от 0,5 часа до 2х часов.Гидродинамический режим обеспечивался численной величиной критерияРейнольдса в 450 единиц.Для изучения основных характеристик разделения КПМ использоваласьустановка, представленная на рис. 2.3, включающая в себя рабочий модуль(рис. 2.4).Лабораторная установка включала в себя:1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
