Масло и вода лихо хочет, чтобы полностью перемешать. Но совершенно не разделяя их, например, при очистке разлива нефти или очистки загрязненной воды с помощью фрекинга — это дьявольски жесткий и неэффективный процесс, который зачастую используют мембраны, которые, как правило, забиваются, или “замутили.”
Новый метод визуализации, разработанных в Массачусетском технологическом институте, может служить инструментом создания лучшего мембранных материалов, которые могут противостоять или предотвратить обрастание. Новая работа описана в журнале применяемых материалов и интерфейсов, в работе аспирантов МТИ Yi-мин Лин и Чэнь песни и профессор химической инженерии Григорий Ратледж.
Очистка нефтесодержащих сточных вод необходимо во многих отраслях промышленности, в том числе нефтеперерабатывающей, пищевой промышленности, обработка металлов и необработанных отходов может быть разрушительным для водных экосистем. Методы удаления маслянистых загрязнений варьироваться, в зависимости от относительного количества масла и воды и размеры капелек масла. Когда масло превращается в эмульсию, наиболее эффективным методом очистки является использование мембран, которые отфильтровывают крошечные капельки масла, но эти мембраны быстро замутили каплями и требуют трудоемкой очистки.
Но процесс обрастания очень трудно наблюдать, что делает его трудно оценить относительные преимущества различных материалов и архитектур для самих оболочек. Новая технология, разработанная группой из MIT смогли сделать такие оценки гораздо легче проводить, говорят исследователи.
Эти фильтрации мембраны“, как правило, очень трудно смотреть внутри”, — говорит Рутледж. “Есть много усилий, чтобы разработать новые типы мембран, но когда они попадут в Службу, вы хотите посмотреть, как они взаимодействуют с загрязненной водой, и они не поддаются простой осмотр. Они обычно конструированы для того чтобы упаковать в столько оболочку площадь, как это возможно, и быть в состоянии заглянуть внутрь очень сложно.”
Решение они разработали использует конфокальной лазерной сканирующей микроскопии, метод, в котором два лазера сканирует материала, и в том месте, где две поперечные балки, материал, помеченный флуоресцентным красителем, будет светиться. В их подходе, команда представила двух флуоресцентных красителей, чтобы отметить маслянистый материал в жидкость, другой к случаю волокон в мембранной фильтрации. Методика позволяет материалу быть проверены не только по всей площади мембраны, но и в глубине материала, слой за слоем, чтобы создать полный 3-D изображение, как капли масла диспергированы в мембране, которая в данном случае состоит из множества микроскопических волокон.
Основной метод был использован в биологических исследованиях, для наблюдения клеток и белков в образце, объясняет Ратледж, но он не был сильно приложенный к изучению мембранных материалов, а не как с масла и волокна маркированные. В данном случае, исследователи наблюдают капельки, которые варьируются в размерах от около 10 до 20 мкм (миллионных долей метра), до нескольких сотен нанометров (миллиардных долей метра).
До сих пор, говорит он, “Методы визуализации поровое пространство в мембранах были довольно сырой.” По большей части, поровых характеристик были выведены путем измерения скорости потока и изменения давления через материал, дает прямой информации о том, как маслянистый материал на самом деле накапливается в порах. С новым процессом, он говорит: “Теперь вы можете фактически измерить геометрию, и построить трехмерную модель и охарактеризовать их в некоторых деталях. Так что теперь новым является то, что мы можем реально смотреть на то, как происходит разделение в этих мембранах”.
Поступая таким образом, и изучение эффектов, используя различные материалы и различные механизмы волокон, “это должно дать нам лучшее понимание того, что действительно пакостить”, — говорит Рутледж.
Команда уже показала, что взаимодействие между маслом и мембраны могут быть очень разными в зависимости от используемого материала. В некоторых случаях масло образует маленькие капельки, которые постепенно сливаются, образуя более крупные капли, в то время как в других случаях масло растекается слоем вдоль волокон, этот процесс называется смачиванием. “Мы надеемся, что с лучшим пониманием механизма пакостить, люди будут тратить больше времени на приемы, имеют больше шансов на успех” в ограничении, что пакостить, — говорит Рутледж.
Новый обсервационный метод имеет четкие приложений для инженеров пытаются разработать более совершенные системы фильтрации, говорит он, но он также может быть использован для исследований на фундаментальную науку, как смешиваются жидкости взаимодействуют. “Теперь мы можем начать думать о какой-то фундаментальной науки о взаимодействии двухфазных потоков жидкости и пористой среде”, — говорит он. “Теперь можно разрабатывать детальные модели” процесса.
И подробная информация о том, как различные структуры или химических проанализировать может сделать его проще для инженера конкретные виды мембран для различных применений, в зависимости от типов загрязнений должны быть удалены, типичные размеры капель в этих загрязняющих веществ, и так далее. “В проектировании оболочек, это не один-размер-подходит-всем”, — говорит он. “Потенциально вы можете иметь различные типы мембран для разных стоков”.
Метод может также использоваться, чтобы наблюдать разделение разных видов смесей, таких как твердые частицы в жидкости, или обратная ситуация, где нефть является доминирующим и мембрана используется для фильтрации капель воды, например, в системой фильтрации топлива, Ратледж говорит.
“Когда я читала его статью в глубину, я был впечатлен Грега способом с использованием 3-D визуализации, чтобы понять сложные загрязнения процесс в мембран, используемых для водонефтяных эмульсий”, — говорит Уильям Дж. Корос на С. Роберто Goizueta стул за выдающиеся достижения в области химического машиностроения и гра выдающийся ученый в мембранах в технологическом институте Джорджии, который не участвовал в этом исследовании.
Исследования были поддержаны, в частности, соглашением о сотрудничестве между Масдарского Института науки и технологий в Абу-Даби и MIT.
