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더 낮은 비용으로 생산되는 깨끗한 물은 가까운 장래에 가능하다. 텍사스대학교 오스틴과 펜스테이트대학의 연구원들 덕분에 과학자들은 지금까지 수십년 동안 당황했던 복잡한 문제를 해결했다. 깨끗한 물 생산이 값싸게 진행된다.

박영숙세계미래보고서저자 | 기사입력 2021/01/10 [12:27]

더 낮은 비용으로 생산되는 깨끗한 물은 가까운 장래에 가능하다. 텍사스대학교 오스틴과 펜스테이트대학의 연구원들 덕분에 과학자들은 지금까지 수십년 동안 당황했던 복잡한 문제를 해결했다. 깨끗한 물 생산이 값싸게 진행된다.

박영숙세계미래보고서저자 | 입력 : 2021/01/10 [12:27]

 

 

2021 년 1 월 4 일

과학자들은 짠물 더러운물에서 깨끗한 물을 만드는데 담수화 효율성을 최대 40%까지 높일 수있는 방법을 찾았다.

 

오스틴에있는 텍사스대학의 과학자들은 담수화 멤브레인의 밀도와 질량분포가 일치하지 않는다는 것을 확인했으며 이를 이용하여 깨끗한 물을 생산하는데 그 효율성을 최대 40%까지 높일 수있는 방법을 보여주었다.

 

 

담수화 기술 미래 타임 라인

 

더 낮은 비용으로 생산되는 깨끗한 물은 가까운 장래에 가능하다. 텍사스대학교 오스틴과 펜스테이트대학의 연구원들 덕분에 과학자들은 지금까지 수십년 동안 당황했던 복잡한 문제를 해결했다. 깨끗한 물 생산이 값싸게 진행된다.

 

담수화 멤브레인은 물에서 소금 및 기타 화학물질을 제거하며, 이는 사회건강에 중요한 과정이며 농업, 에너지생산 및 식수를 위해 수십억 갤런의 물을 정화할 수 있다.

 

이 아이디어는 간단하다. 소금물을 밀어내면 깨끗한 물이 반대편으로 나온다. 하지만 과학자들이 여전히 이해하려고하는 복잡한 내용이 포함되어 있었다.

 

연구팀은 DuPont Water Solutions와 협력하여 이 미스터리의 중요한 측면을 해결했다. 그들은 담수화 멤브레인의 밀도와 질량분포가 일치하지 않아 성능을 저해 할 수 있음을 확인했다. 

 

나노스케일의 균일한 밀도는 이러한 막이 생성할 수있는 깨끗한 물의 양을 늘리는 열쇠라고 팀은 설명한다.

 

"역삼투막은 물을 정화하는 데 널리 사용되지만 아직도 우리가 모르는 것이 많다. "UT Austin의 토목건축환경공학과 부교수  Manish Kumar는 말했다.  "우리는 물이 어떻게 움직이는지 실제로 말할 수 없었기 때문에 지난 40년 간 모든 개선은 어렵게 이뤄졌다."

 

2021년 1월 사이언스지에 발표된 연구에서, 팀은 30% -40%의 효율성 증가로 새로운 멤브레인을 최적화하고 테스트한 방법을 설명한다.

 

이는 훨씬 적은 에너지를 사용하면서 더 많은 물을 정화할 수 있음을 의미한다. 이는 깨끗한 물에 대한 접근성을 높이고 개인가정과 대규모 사용자의 수도요금을 낮출 수 있다.

 

 

담수화 기술 미래 타임 라인
출처 : 텍사스 대학교 오스틴

 

역삼투막은 한쪽의 염분 공급 용액에 압력을 가하여 작동한다. 미네랄은 물이 통과하는 동안 거기에 머물러 있다. 

 

비막 담수화 공정보다 효율적이지만 여전히 많은 양의 에너지가 필요하며, 멤브레인의 효율성을 개선하면 이러한 부담을 줄일 수 있다고 연구원들은 말했다.

 

연구를 공동주도한 펜실베이니아대학교 화학공학교수 엔리케 고메즈는 "담수관리는 전 세계적으로 중요한 과제가되고있다"고 말했다. "단락, 가뭄 – 점점 더 심한 기상 패턴으로 인해이 문제는 더욱 심각해질 것으로 예상된다. 특히 자원이 부족한 지역에서 깨끗한 물을 확보하는 것이 매우 중요하다."

 

DuPont 연구진은 더 두꺼운 막이 실제로 더 투과성이 있음을 증명한다고 계산했을 때 중요한 발견을했다. 이것은 두께가 물이 통과 할 수있는 양을 줄여 준다는 기존의 지식 때문에 놀라운 일이었다. 

 

연구팀은 펜실베이니아 주 소재 특성화 연구소에서 최첨단 전자현미경을 사용하여 나노 스케일 막구조의 3D재구성을 개발했다. 

 

그들은 구조에 따라 물이 얼마나 효율적으로 청소 될 수 있는지 예측하기 위해 물이이 막을 통과하는 경로를 모델링했다. Texas Advanced Computing Center의 Greg Foss는 이러한 시뮬레이션을 시각화하는 데 도움이되었으며 대부분의 계산은 18페타플롭 Stampede2 슈퍼컴퓨터에서 수행되었다.

 

 

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