• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • Платформа
  • Добавить публикацию
  • Реклама
  • Центр инноваций
  • Партнеры
  • hello@technovery.com
  • telegram
  • vk
technovery
Нет результатов
Все результаты
technovery
Нет результатов
Все результаты

Новая математическая модель объяснила причину неидеальной селективности полимерных мембран

4 февраля, 2022
Наука
Новая математическая модель объяснила причину неидеальной селективности полимерных мембран

Российские ученые предложили математическую модель, которая поможет предсказывать проницаемость полимерных мембран для смесей различных газов. В такой системе селективность газоразделения может заметно отклоняться от «идеальной», рассчитанной по экспериментальным значениям проницаемости индивидуальных газов. Авторы объяснили, почему это происходит и доказали правильность своих расчетов на практике. Предложенная модель позволит без проведения сложных экспериментов определять свойства селективных материалов и возможность их использования в производстве, промышленности и медицине. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Membranes.

Полимерные мембраны используются для разделения летучих компонентов при очистке нефтяных газов, детектировании опасных или загрязняющих соединений в воздухе, а также в аппаратах искусственного кровообращения. Принцип их работы заключается в том, что материал мембраны преимущественно пропускает через себя молекулы, обладающие определенными химическими и физическими свойствами, в частности, размерами, сопоставимыми с его порами. В противном случае соединения проходят медленно или задерживаются мембраной.

Проницаемость — способность материала пропускать через себя молекулы газа — и селективность — избирательный перенос одного из компонентов смеси — основные характеристики, на которые обращают внимание при использовании полимерных мембран в практических целях. Для большинства материалов эти свойства легко можно измерить при пропускании через них чистых, или индивидуальных, газов. В этом случае ученые измеряют скорость, с которой соединение проходит через мембрану, и по ней рассчитывают так называемую идеальную селективность материала. Однако это может привести к ошибочным заключениям, поскольку реальная селективность полимерной мембраны при разделении смеси газов может существенно (на порядок) отклоняться от идеального значения.

Исследовательская группа из Института нефтехимического синтеза имени А. В. Топчиева РАН (Москва) разработала математическую модель, которая позволяет предсказать реальную селективность мембран при пропускании газовых смесей на основе экспериментальных данных по проницаемости чистых компонентов. Новизна предложенного подхода заключалась в учете диффузионного взаимодействия, то есть взаимного «трения» между компонентами газовой смеси.

Согласно модели, если газ, который предпочтительно пропускается мембраной, более подвижен, чем партнер в смеси, то его проницаемость снизится по сравнению с проницаемостью индивидуального газа. Напротив, менее подвижный («медленный») газ в составе смеси станет проходить через мембрану быстрее, чем в чистом состоянии. Расчеты показали, что реальная селективность может отличаться от идеальной в несколько раз.

Полученную модель ученые проверили экспериментально. Для этого через полимерную мембрану пропускали смесь углеводородов метана и бутана. Оказалось, что способность преодолевать мембрану у более легкого и быстрого метана снизилась на 84%, а у тяжелого и медленного бутана увеличилась на 39%. В итоге реальная селективность бутан/метан выросла в девять раз по сравнению с идеальной. Такие экспериментальные результаты согласуются с предсказаниями модели.

«Предложенная нами модель впервые позволила оценить реальную селективность полимерных мембран по отношению к газовым смесям. Это позволит избежать неучтенных потерь, например, в процессе очистки водорода при получении топлива. В будущем мы планируем более подробно исследовать отклонение от идеальной селективности для различных типов мембранных материалов», — рассказывает Владимир Волков, руководитель проекта по гранту РНФ, доктор химических наук, главный научный сотрудник лаборатории полимерных мембран Института нефтехимического синтеза имени А. В. Топчиева РАН.

Изображение: Экспериментальная установка для измерения селективности полимерных мембран. Источник: Владимир Волков.

 

Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК

Опубликуйте материал о вашем проекте, стартапе или технологии

Размещение материала

hello@technovery.com

 

Source: Российский научный фонд
Теги: Математическое моделированиеМембранаПолимерная мембранаПолимеры

Related Posts

Напечатанный на 3D-принтере «живой материал» может очистить загрязненную воду
Наука

Напечатанный на 3D-принтере «живой материал» может очистить загрязненную воду

12 сентября, 2023
Новый пластик на основе полистирола разлагается в природе за семь месяцев
Наука

Новый пластик на основе полистирола разлагается в природе за семь месяцев

1 сентября, 2023
Как подобрать растворители для магний-ионных аккумуляторов
Наука

Как подобрать растворители для магний-ионных аккумуляторов

29 августа, 2023
Загрузить больше

Технологии

Робототехника
Беспилотники
Машинное обучение
AI
Транспорт
Материалы
ВИЭ
Интернет вещей
Микроэлектроника
Оптика
Носимые устройства

Смотреть все »

Запросы

«Сколково» запустил поиск решений в области устойчивого развития. Прием заявок продлится до 16 октября

Построй свой бизнес с X5 Group

МТУСИ совместно со Сколтехом запустил «Открытую программу радиоизмерений 4G/5G»

АО «Русатом Сервис» приглашает к сотрудничеству робототехнические компании

Московский экспортный центр помогает запустить экспорт в интересующие страны

Программа пилотирования инноваций Почты России

Российская энергетическая неделя – 2023. 11 — 13 октября
Форум

Российская энергетическая неделя – 2023. 11 — 13 октября

12 сентября, 2023

© 2022 technovery

  • hello@technovery.com
  • Условия использования
  • Политика конфиденциальности
Нет результатов
Все результаты
  • Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • Карта технологий
  • Платформа
  • Добавить публикацию
  • Реклама
  • Центр инноваций
  • Партнеры
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery