Hoe de Geometrie van Vleugels de Membraanseparatie en het TWAF Effect Beïnvloedt

De effectiviteit van membranen in scheidingsprocessen wordt sterk beïnvloed door verschillende parameters zoals de snelheid van de membraan, de concentratie van de bulkvoeding en de hoek van de vleugel. Deze factoren, samen met de ontwerpkenmerken van de turbulentiepromotoren (zoals vleugels), bepalen de mate van TWAF (turbulent water flux) die kan worden gegenereerd. De simulatie van deze processen door middel van geavanceerde modellen zoals ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) helpt bij het voorspellen van deze fluxen en het optimaliseren van de systeeminstellingen.

In scenario’s waarbij de hoek van de vleugel 45° is en de vleugel roterend beweegt met de membraan, kan een lage membraansnelheid in combinatie met een hoge bulkvoedingsconcentratie leiden tot een boven-moderate TWAF. Dit betekent dat een combinatie van lage snelheden en hoge concentraties een specifieke, maar belangrijke invloed heeft op de algehele efficiëntie van het proces. Dit patroon verschuift echter wanneer de snelheid van de membraan verhoogd wordt, vooral bij een hoge concentratie van de bulkvoeding, wat leidt tot een lagere maar nog steeds gematigde TWAF.

Met een verandering in de hoek van de vleugel naar 90° kan de interactie tussen de parameters een compleet ander resultaat opleveren. Bij lage snelheden en lage concentraties kan de TWAF laag blijven, maar naarmate de snelheid en concentratie toenemen, kan de TWAF verder stijgen tot een boven-moderate waarde. Dit geeft aan dat de geometrie van de vleugels een fundamentele rol speelt bij het bepalen van de dynamiek van de stroom en de flux, afhankelijk van zowel de membransnelheid als de voedingsconcentratie.

Het gebruik van specifieke vanen met gaten in de bladen is bijzonder efficiënt bij lage membraansnelheden en is geschikt voor een breed scala aan voediingsconcentraties. Dit verlaagt het energieverbruik door de snelheid van de membraan laag te houden. Het passeren van vloeistof door deze gaten bij hoge snelheden resulteert vaak in de breuk van grote wervels die het vermogen om opgeloste stoffen van het membraanoppervlak te transporteren, vermindert. Dit fenomeen helpt de TWAF te verlagen en de effectiviteit van het systeem te optimaliseren.

Bovendien speelt de geometrie van de vleugels een essentiële rol bij het verstoren van de concentratiepolar laag, die anders de permeabele flux zou belemmeren. De vastgestelde vanen, zoals in de figuren 9.5(a) en 9.5(b), zijn effectiever dan roterende vanen zonder gaten in het blad. Deze vastgestelde vanen zorgen voor een grotere verstoring van de concentratiepolar laag en een hogere permeabiliteit, wat bijdraagt aan een verhoogde flux.

De ontwikkeling van het ANFIS-netwerk berust op het ontwerp van gedetailleerde regels die de kwalitatieve aspecten van het proces reflecteren. Deze regels worden omgezet in kwantitatieve waarden die de mate van invloed van verschillende parameters, zoals de vorm van de vanen, de snelheid van de membraan en de concentratie van de voeding, aangeven. Het opstellen van deze regels vereist zorgvuldige beschrijvingen die zowel de fysische als de operationele factoren van de membranen en de bijbehorende apparatuur nauwkeurig reflecteren.

De toepassing van ANFIS is bijzonder nuttig bij het verminderen van de benodigde rekentijd voor het ontwerp van netwerken voor verschillende vanen. Het biedt aanzienlijke voordelen in termen van voorspellende nauwkeurigheid en efficiëntie, vergeleken met andere methoden zoals ANN, doordat het specifiek de variaties van de vanen als een integraal onderdeel van het netwerk meeneemt. Hierdoor kunnen resultaten sneller en met grotere nauwkeurigheid worden voorspeld, wat cruciaal is voor het optimaliseren van het systeemontwerp en het procesbeheer.

In de praktijk kunnen deze bevindingen worden toegepast in de optimalisatie van membranen voor waterzuivering en biotechnologische toepassingen. Door het toepassen van de juiste vanen en het afstemmen van de membransnelheid en concentratie van de voeding, kan een aanzienlijke verlaging van het energieverbruik en een verhoging van de efficiëntie van de scheiding worden bereikt. De aanpassingen in de ontwerpvariabelen moeten echter zorgvuldig worden afgewogen, omdat kleine veranderingen in de vleugelconfiguratie of het procesparametersysteem grote gevolgen kunnen hebben voor de uiteindelijke prestaties van het systeem.

Hoe de prestaties van ANFIS kunnen worden geanalyseerd aan de hand van kwartielen en het belang van geometrische complexiteiten

De prestaties van een ANFIS-netwerk (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) kunnen op verschillende manieren worden beoordeeld, waarbij het gebruik van kwartielen en het interkwartielbereik (IQR) cruciale informatie biedt over de nauwkeurigheid van de voorspellingen. Kwartielen geven een gedetailleerd inzicht in de spreiding van de gegevens die tijdens experimenten zijn gegenereerd. Het specifieke patroon van de kwartielen, zoals de verhouding tussen het bovenste en onderste kwartiel, kan aanwijzingen geven over de voorspellingsfout van het netwerk. Bijvoorbeeld, wanneer het bovenste kwartiel een grotere spreiding heeft dan het onderste kwartiel, wijst dit op een grotere kans op een voorspellingsfout met het huidige ANFIS-model.

Desondanks kunnen op basis van de dominantie van de kwartielen ten opzichte van de mediaan geen definitieve conclusies worden getrokken over de effectiviteit van het regelsysteem. Het is noodzakelijk om het interkwartielbereik (IQR) te berekenen, dat het verschil weergeeft tussen de grenzen van het bovenste en onderste kwartiel, en zo een nauwkeuriger inzicht biedt in de spreiding van de fouten. De resultaten tonen bijvoorbeeld dat het IQR voor type 2 het grootst is, wat wijst op een grotere variatie in de voorspelfouten, terwijl de kleinere spreiding voor type 6 duidt op een grotere nauwkeurigheid van het netwerk.

ANFIS verschilt van traditionele kunstmatige neurale netwerken (ANN) doordat het niet alleen een patroonherkenningssysteem is, maar ook kwalitatieve regels integreert die het netwerk helpen het procesconcept vast te leggen. Deze regels worden opgesteld op basis van de combinatie van de geometrieën van de lamellen en de geselecteerde bedrijfsomstandigheden, zoals de snelheid van het membraan en de voederconcentratie, om de transmembranaal luchtflux (TWAF) te voorspellen. Het ontbreken van hydrodynamische effecten in het model kan echter een bron van fout zijn, vooral voor de regels die betrekking hebben op lamellen met gaten, zoals die van type 3. Deze gaten kunnen leiden tot het ontstaan van wervelstromen en andere complexe hydrodynamische verschijnselen die de nauwkeurigheid van de voorspellingen verminderen.

Het belangrijkste voordeel van ANFIS ten opzichte van andere netwerken zoals ANN is de combinatie van de benadering van trainingsdata van ANN met de conceptuele kenmerken van de oorspronkelijke experimenten. Dit stelt ANFIS in staat om met minder iteraties te voorspellen, wat de verwerkings tijd en de foutmarge (zoals de AAD-waarde) vermindert. Het voordeel van ANFIS ligt dus in de mogelijkheid om de foutmarge te verminderen door het juiste gebruik van regels, terwijl ANN sterk afhankelijk is van de kwaliteit van de trainingsdata.

Desondanks zijn er nog steeds mogelijkheden om de nauwkeurigheid van ANFIS verder te verbeteren door hydrodynamische aspecten van de lamellen geometrie in de regels te verwerken. Het toevoegen van dergelijke geometrische complexiteiten kan de gewichten van de regels in het netwerk beter afstemmen en daarmee de algehele voorspellingskracht verbeteren. Dit kan een verlengstuk zijn van de huidige studie, die verder onderzoekt hoe de integratie van deze complexiteiten de prestaties van ANFIS zou kunnen verbeteren.

De integratie van fuzzy regelcontrollers kan ook helpen bij het verbeteren van de prestaties van het netwerk door verstoringen in de voorspellingen te compenseren. De simulaties laten zien hoe het ANFIS-netwerk zich aanpast aan veranderingen in de membraansnelheid en de concentratie, en de effectiviteit van de fuzzy controller in het stabiliseren van de respons. Dit benadrukt de waarde van hybride benaderingen, waarbij ANFIS en fuzzy logica samenwerken om de stabiliteit en nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren.

Hoe aptameren en nanomaterialen de toekomst van membraantechnologie vormgeven

De toepassing van aptameren in bioanalytische apparaten en systemen voor het afleveren van geneesmiddelen is inmiddels algemeen geaccepteerd. Aptameren bieden aanzienlijke voordelen ten opzichte van andere selectieve biomoleculen zoals eiwitten, antigenen en antilichamen, die vaak in biogeconjugeerde membranen worden ingebed. Dankzij hun chemische stabiliteit kunnen aptameren rechtstreeks worden aangepast, bijvoorbeeld door het toevoegen van geschikte koppelchemie. Het feit dat aptameren in vitro worden geselecteerd uit een enorme pool van willekeurige sequenties (>10^10), vergroot de kans om een selectieve sequentie te verkrijgen aanzienlijk. Het proces kan ook geautomatiseerd worden, wat het mogelijk maakt om doelgerichte screenings efficiënt uit te voeren. Aangezien het primaire bestanddeel van elk aptameer altijd een oligonucleotide is, blijven de fundamentele fysisch-chemische interacties binnen een ondersteunende structuur hetzelfde, ongeacht de variatie in de aptameersequentie. Dit maakt aptameren bijzonder geschikt voor gebruik in geavanceerde membranen met nauwkeurige selectiviteit.

Nanomaterialen en nanocomposieten hebben in de afgelopen decennia een enorme vooruitgang geboekt. Deze vooruitgang speelt niet alleen een cruciale rol in de wetenschap van membranen, maar heeft ook bijgedragen aan de ontwikkeling van nieuwe technologieën in andere wetenschappelijke domeinen. Door recente ontwikkelingen in de nanotechnologie kunnen membranen nu op geavanceerdere wijze worden aangepast voor verbeterde prestaties. Een belangrijk onderzoeksonderwerp in dit verband is de ontwikkeling van grafeen en koolstofnanobuizen (CNT's), evenals de technologieën die nodig zijn voor hun massaproductie. Nanofibers, koolstofhoudende materialen zoals grafeen en CNT's, of metalen oxiden worden gecombineerd met keramische of polymeerachtige membranen om de effectiviteit van de membranen te verbeteren. Deze nanomaterialen worden in membranen geïntegreerd via grafting, coaten of mengen, wat resulteert in membranen met verbeterde functies en op maat gemaakte eigenschappen.

Mixed matrix membranen, die nanomaterialen in een polymeer-matrix opnemen, bieden voordelen zoals hogere flux, verbeterde permeabiliteit, grotere mechanische sterkte en verminderde neiging tot verontreiniging. Deze innovaties hebben de sterkte en functionaliteit van membranen aanzienlijk verhoogd. De complexiteit van het gebruik van nanomaterialen in membraanfabricage is al uitvoerig bestudeerd en begrepen door de wetenschappelijke gemeenschap. Gezien hun significante rol in membranentechnologie, biedt de toekomst veelbelovende mogelijkheden voor het gebruik van nanomaterialen in de ontwikkeling van nieuwe membranen.

Daarnaast opent de ontwikkeling van dunne nanocomposietmembranen nieuwe mogelijkheden, met name voor processen zoals omgekeerde osmose en vooruitstrevende osmose. Deze membranen verminderen zowel weerstand als de neiging tot verontreiniging, wat de algehele flux en prestaties aanzienlijk verbetert. De zoektocht naar nieuwe materialen moet echter doorgaan, met bijzondere aandacht voor het gebruik van afvalproducten zoals slakken, vliegas en slib, die door verschillende industrieën worden gegenereerd. Interdisciplinaire samenwerking zal deze zoektocht versnellen en mogelijk leiden tot de ontwikkeling van nanocomposieten op basis van dergelijke hernieuwbare bronnen.

In dit vooruitzicht speelt de zoektocht naar hydrogels een belangrijke rol. Hydrogels, bestaande uit chemisch of fysiek gekruiste polymeren, vertonen zwelgedrag bij contact met water. Dit maakt ze potentieel geschikt voor biomedische toepassingen, vooral bij het ontwerpen van slimme membranen. Ze bieden niet alleen biocompatibiliteit, maar ook een lage interfaciale oppervlaktespanning en een hoge opslagcapaciteit, eigenschappen die essentieel zijn voor geavanceerde membranen in de biotechnologische industrie.

Hoe kunnen we machine learning-algoritmes toepassen op membranenscheiding in de procesoptimalisatie?

Bij het analyseren van de prestaties van een pervaporatie-eenheid wordt een voorbeeld geanalyseerd waarbij de gegevens worden geclassificeerd als "Goed" of "Slecht". De verdeling van de gegevens laat zien dat de kans op een "Goed"-resultaat 0,46 is, terwijl de kans op een "Slecht"-resultaat 0,54 is. Dit kan worden geanalyseerd door gebruik te maken van de entropieformule, waaruit blijkt dat de entropie 0,99 is, wat wijst op een hoge mate van onzekerheid in de gegevens. Deze onzekerheid kan worden verminderd door het gebruik van verschillende beslissingsbomen, die als knooppunten binnen een besluitvormingsproces fungeren.

In dit geval worden vijf beslissingsstompen gebruikt, die de parameters van het systeem representeren: de temperatuur, het membraantype, de druk over het membraan, de stromingssnelheid van de sweep-stroom en de zuiverheid van de sweep-stroom. Voor elk van deze subruimten worden de entropieën berekend en gewogen om de informatiewinst en de winratio te bepalen. De hoogste winratio wordt gebruikt om te beslissen welke parameter het beste de uitkomst voorspelt. In dit geval blijkt uit de berekeningen dat de parameter “Slecht” domineert, wat resulteert in een “Slecht”-uitvoer in het netwerk.

De toepassing van het Bagging-algoritme in een Random Forest-context speelt ook een belangrijke rol. Bij Bagging worden willekeurige monsters uit de oorspronkelijke dataset getrokken, waarna voor elk monster een beslissingsboom wordt opgebouwd. De rootknooppunt van elke boom wordt bepaald op basis van de laagste Gini-index, en de uiteindelijke voorspelling wordt gedaan door middel van stemming. Het resultaat is een robuustere voorspelling, omdat meerdere modellen het uiteindelijke resultaat beïnvloeden.

Wat betreft de “verliezen” (loss) van een beslissingsboom, wordt deze berekend op basis van de informatiewinst of de Gini-index van de splitsing. De fout wordt verder geëvalueerd op basis van de uit-bag-error (OOB-error), die wordt berekend door de prestaties van de beslissingsbomen te testen op monsters die niet in de trainingsdata zijn opgenomen. Het resultaat van deze berekeningen biedt inzicht in de nauwkeurigheid van het model.

Een ander krachtig algoritme in machine learning is het Naïve Bayes-algoritme, dat gebruik maakt van de beroemde Bayesiaanse theorema om de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis te berekenen, gezien andere kenmerken van de gegevens. Dit algoritme gaat ervan uit dat de kenmerken onderling onafhankelijk zijn, wat het bijzonder geschikt maakt voor classificatietaken waarbij de variabelen goed te onderscheiden zijn. Het algoritme berekent de kans op een bepaalde uitkomst, gegeven een reeks inputs, en voorspelt de meest waarschijnlijke uitkomst. Dit wordt geïllustreerd met een voorbeeld van het classificeren van fruit op basis van kleur en gewicht.

In het geval van een chemisch proces, zoals de scheiding van componenten via membraanfiltratie, kan de Naïve Bayes-methode worden toegepast om de waarschijnlijkheid van verschillende productresultaten te voorspellen op basis van variabelen zoals concentratie, temperatuur en druk. Het biedt een wiskundige benadering van de classificatie van de uitkomsten, waarbij de waarschijnlijkheden van verschillende mogelijke uitkomsten worden vergeleken om de meest waarschijnlijke voorspelling te maken.