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과학자들은 담수화 효율을 최대 40%까지 높일 수 있는 방법을 찾는다. 오스틴에 있는 텍사스 대학의 과학자들은 담수화 멤브레인의 밀도와 질량 분포가 일치하지 않는다는 것을 확인했으며 효율성을 최대 40%까지 높일 수 있는 방법을 보여주었다.

https://www.futuretimeline.net/blog/2021/01/4-desalination-technology-future-timeline.htm

JM Kim | 기사입력 2021/01/06 [01:32]

과학자들은 담수화 효율을 최대 40%까지 높일 수 있는 방법을 찾는다. 오스틴에 있는 텍사스 대학의 과학자들은 담수화 멤브레인의 밀도와 질량 분포가 일치하지 않는다는 것을 확인했으며 효율성을 최대 40%까지 높일 수 있는 방법을 보여주었다.

https://www.futuretimeline.net/blog/2021/01/4-desalination-technology-future-timeline.htm

JM Kim | 입력 : 2021/01/06 [01:32]

더 낮은 비용으로 생산되는 깨끗한 물은 가까운 장래에 가능하게 된다. 텍사스 대학교 오스틴과 펜 스테이트의 연구원들 덕분에 과학자들은 지금까지 수십 년 동안 당황했던 복잡한 문제를 해결했다.

담수화 멤브레인은 물에서 소금 및 기타 화학 물질을 제거하며, 이는 사회 건강에 중요한 과정이며 농업, 에너지 생산 및 식수를 위해 수십억 갤런의 물을 정화한다. 아이디어는 간단해 보인다. 소금물을 밀어 내면 깨끗한 물이 반대편으로 나온다. 하지만 과학자들이 여전히 이해하려고 노력하는 복잡한 내용이 포함되어 있다.

연구팀은 DuPont Water Solutions와 협력하여 이 미스터리의 중요한 측면을 해결했다. 그들은 담수화 멤브레인의 밀도와 질량 분포가 일치하지 않아 성능을 저해할 수 있음을 확인했다. 나노 스케일의 균일한 밀도는 이러한 막이 생성할 수 있는 깨끗한 물의 양을 늘리는 열쇠라고 팀은 설명한다.

"역 삼투막은 물을 정화하는 데 널리 사용되지만 아직도 우리가 모르는 것이 많다."고 새로운 연구를 공동 주도한 UT Austin의 토목, 건축 및 환경 공학과의 부교수인 Manish Kumar는 말했다. "우리는 물이 어떻게 통과하는지 실제로 말할 수 없었기 때문에 지난 40년 동안의 모든 개선은 본질적으로 어둠 속에서 이루어졌다."

이번 달 Science 지에 발표된 연구에서 팀은 효율이 30%-40% 증가하여 새로운 멤브레인을 최적화하고 테스트 한 방법을 설명한다. , 훨씬 적은 에너지를 사용하면서 더 많은 물을 정화할 수 있다. 이는 깨끗한 물에 대한 접근성을 높이고 개인 가정과 대규모 사용자의 수도 요금을 낮출 수 있다.

이미지출처: University of Texas at Austin

 

역 삼투막은 한쪽의 염분 공급 용액에 압력을 가하여 작동한다. 미네랄은 물이 통과하는 동안 거기에 머물러 있다. 비막담수화 공정보다 더 효율적이지만 여전히 많은 양의 에너지가 필요하며, 막의 효율성을 개선하면 이러한 부담을 줄일 수 있다고 연구원들은 말했다.

 

연구를 공동 주도한 펜실베이니아 주 화학 공학 교수 엔리케 고메즈는 "담수 관리는 전 세계적으로 중요한 과제가 되고 있다"고 말했다. "단락, 가뭄 – 점점 더 심한 날씨 패턴으로 인해 이 문제는 더욱 심각해질 것으로 예상된다. 특히 자원이 부족한 지역에서 깨끗한 물을 사용하는 것이 매우 중요하다." DuPont 연구진은 더 두꺼운 막이 실제로 더 투과성이 있음을 증명한다고 계산했을 때 중요한 발견을 했다. 이것은 두께가 물이 통과할 수 있는 양을 줄여 준다는 기존의 지식 때문에 놀라운 일이었다. 연구팀은 펜실베이니아 주 소재 특성화 연구소에서 최첨단 전자 현미경을 사용하여 나노 스케일 막 구조의 3D 재구성을 개발했다. 그들은 구조에 따라 물이 얼마나 효율적으로 청소될 수 있는지 예측하기 위해 물이 이 막을 통과하는 경로를 모델링했다. Texas Advanced Computing Center Greg Foss는 이러한 시뮬레이션을 시각화 하는 데 도움이 되었으며 대부분의 계산은 18페타플롭 Stampede2 슈퍼컴퓨터에서 수행되었다.

 

 

 
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