Membranen spelen een cruciale rol in het proces van membraandestillatie, waarbij verschillende factoren van invloed zijn op zowel de energie-efficiëntie als de doorvoersnelheid van het systeem. Dit is van bijzonder belang, aangezien membranen altijd onder thermische spanning staan tijdens het destillatieproces, wat de mechanische sterkte van de membranen tot een essentiële overweging maakt. Naast de membranen die eerder zijn genoemd, biedt de PES-membraan een alternatieve optie voor membraandestillatie. De uitdaging ligt vooral in de hydrofobiciteit van de membraan. Door de hydrofobiciteit te verhogen, kan PES effectief worden ingezet in membraandestillatie, vooral in de Direct Contact Membrane Distillation (DCMD) configuratie.

De productie van membranen voor membraandestillatie kan worden gerealiseerd door verschillende technieken, waarvan de meest gebruikte het "nonsolvent-induced phase separation" (NIPS) is. Dit proces houdt in dat een homogene polymerenoplossing in een film wordt gegoten en vervolgens ondergedompeld in een nonsolventbad, waar de uitwisseling van nonsolvent en oplosmiddel resulteert in een fase-scheiding binnen de film. Het polymeer wordt geconcentreerd in een matrix, terwijl het poreuze deel van de film ontstaat door het polymeer-arme deel. De detaillering van het mechanisme achter NIPS is echter nog steeds niet volledig begrepen, en fabrikanten vertrouwen vaak op ervaring om het proces te optimaliseren.

Een alternatieve techniek voor de productie van membraanfilms is de thermisch geïnduceerde fase-scheiding (TIPS). In dit proces wordt de polymeeroplossing bij verhoogde temperatuur homogeen gemaakt, waarna de membraansubstraat door temperatuurverlaging wordt gegoten. Het keuzeproces voor de oplosmiddel in TIPS vereist dat de oplosmiddel, die ook wel een "latent oplosmiddel" wordt genoemd, de polymeer niet oplost bij kamertemperatuur, maar dit pas doet bij het smeltpunt van het polymeer. Dit proces maakt het mogelijk om symmetrische, poreuze membranen te verkrijgen met lage defecten en gecontroleerde poriegroottes, wat het voordeliger maakt voor membraandestillatie in vergelijking met NIPS, dat eenvoudiger is maar minder mechanische sterkte biedt.

Naast de fabricage van de membranen zelf, wordt er ook veel onderzoek gedaan naar het gebruik van hernieuwbare energiebronnen, zoals zonne-energie, om het proces van membraandestillatie te verduurzamen. Het gebruik van zonne-energie in combinatie met het PV-DCMD-systeem (Photovoltaic-Direct Contact Membrane Distillation) kan een efficiënte manier zijn om brakwater te filteren en tegelijkertijd de milieu-impact te verlagen. In dit proces wordt zonne-energie gebruikt om brakwater te verwarmen, waarna het door de membraandestillatie wordt geleid voor verdamping en condensatie van het water. De primaire aandrijvende kracht voor de permeatie door het membraan is het temperatuurverschil tussen de voedzijde en de permeaatzijde, wat afhankelijk is van de hoeveelheid zonne-energie die beschikbaar is.

Het vermogen van het systeem om efficiënt water te filteren hangt sterk af van de temperatuurverschillen over het membraan en de eigenschappen van het membraan zelf, zoals de hydrofobiciteit, poreusheid en mechanische sterkte. Het is dan ook essentieel dat fabrikanten voortdurend nieuwe materialen en technologieën ontwikkelen die de prestaties van membraandestillatie verbeteren, terwijl ze tegelijkertijd rekening houden met de duurzaamheid en economische haalbaarheid van het proces. Hoewel NIPS populair is vanwege zijn eenvoud, biedt TIPS aanzienlijke voordelen in termen van structurele integriteit en efficiëntie, wat het de voorkeur maakt voor toepassingen waarbij de mechanische sterkte van het membraan van groot belang is.

Het gebruik van hernieuwbare energiebronnen zoals zonlicht voor de destillatie van water biedt niet alleen een oplossing voor de wereldwijde watertekorten, maar draagt ook bij aan het verminderen van de afhankelijkheid van fossiele brandstoffen. De integratie van PV-DCMD kan de kosten van waterfiltratie verlagen, wat de toegankelijkheid van schoon drinkwater verbetert, vooral in gebieden die anders moeilijk toegang hebben tot betrouwbare waterbronnen.

De complexiteit van de gebruikte technologieën vraagt om diepgaande kennis van zowel de materiaaleigenschappen als de thermodynamica van het proces. Het is belangrijk dat fabrikanten, wetenschappers en ingenieurs bij de ontwikkeling van nieuwe membranen niet alleen denken aan de prestaties van het systeem op korte termijn, maar ook aan de lange-termijnstabiliteit en duurzaamheid. Alleen door de voortdurende verbetering van zowel de materiaaleigenschappen als de energiebronnen kan membraandestillatie zich als een haalbare, duurzame technologie in de wereldwijde strijd tegen watertekorten profileren.

Hoe kan ANFIS-modellen de prestaties van membraan scheidingsprocessen voorspellen?

Het gebruik van kunstmatige neurale netwerken (ANN) heeft in de afgelopen decennia bewezen een krachtige benadering te zijn voor het modelleren en voorspellen van processen in membraanseparatie, vooral in gevallen waarbij de interactie van talloze variabelen moeilijk te begrijpen is. Deze netwerken zijn in staat om patronen te herkennen zonder dat er diepgaande kennis van de onderliggende mechanische processen nodig is. In 1995 introduceerde Niemi et al. bijvoorbeeld een simulatie van omgekeerde osmose met behulp van ANN. In 2006 breidde Curcio et al. dit verder uit door een membraanscheidingproces te modelleren op basis van een neural network-aanpak.

Hoewel ANN krachtig zijn in het voorspellen van bepaalde aspecten van scheidingsprocessen, zoals de permeatiesnelheid in modules voor membraanscheiding, kunnen ze beperkt zijn in hun toepasbaarheid zonder daadwerkelijke experimentele observaties. De gegevensgestuurde aard van ANN maakt het moeilijk om de systeemprestaties in te schatten zonder bestaande gegevens. Daarom was er behoefte aan een hybride benadering, en in 2011 combineerde Sen et al. een conventioneel mechanistisch model met ANN, resulterend in een kennisgebaseerd hybride neuraal netwerk (KBHNN). Dit model verhoogde de toepasbaarheid van de voorspellingen over verschillende bedrijfstoestanden, doordat het de onderlinge relaties tussen de besturingsparameters begreep.

De integratie van ANN met mechanistische modellen bracht echter complexiteit in de formulering van het model, die vergelijkbaar is met de traditionele mechanistische benadering. Om de beperkingen van deze aanpakken te overwinnen, werd fuzzy logic gecombineerd met ANN in het zogenaamde kunstmatige neuro-fuzzy inferentiesysteem (ANFIS). Het belangrijkste voordeel van ANFIS is zijn vermogen om niet alleen de gegevensgestuurde patroonherkenning van ANN te behouden, maar ook de kwalitatieve aspecten van het proces te beschrijven via "If-Then"-regels. Dit maakt het mogelijk om variabelen zoals onzekerheden en niet-lineaire relaties tussen processen beter te begrijpen en te voorspellen.

ANFIS biedt daarmee een waardevolle oplossing voor het modelleren van membraansystemen, waar vaak niet-lineaire dynamieken en onzekerheden spelen. Een recent gevalsstudie door Sargolzaei et al. toonde aan dat ANFIS uitstekend in staat was om de permeatiesnelheid in een rotatieschijf-membraansysteem (RDMM) met vanen nauwkeurig te voorspellen, waarbij een opmerkelijke foutmarge van slechts 1% werd behaald. Dit benadrukt de potentie van ANFIS om als betrouwbare voorspellende tool in industriële processen te functioneren.

De theoretische achtergrond van ANFIS is geworteld in twee belangrijke concepten: kunstmatige neurale netwerken en fuzzy logica. Het concept van een neuraal netwerk is eenvoudig: het netwerk leert van gegevens door middel van training en kan vervolgens, zodra het getraind is, voorspellingen doen voor onbekende gegevens. Dit proces wordt vereenvoudigd door het idee van de menselijke zenuwstelselrespons—een input (zoals het aanraken van een hete kom) resulteert in een output (het terugtrekken van de hand). Maar, in plaats van een strikt binaire respons (terugtrekken of niet), kan een netwerk met fuzzy logica omgaan met meer graduele, onzekere of variabele uitkomsten, wat meer realistische voorspellingen oplevert voor complexe systemen zoals membraanscheiding.

In de architectuur van ANFIS wordt fuzzy logica geïntegreerd in de lagen van het neuraal netwerk. De eerste laag converteert de kwalitatieve regels naar kwantitatieve wiskundige formules. Deze “If-Then”-regels vormen de basis voor het begrijpen van de relatie tussen invoer- en uitvoerparameters in een specifiek proces, zoals de permeatiesnelheid van een membraan. Het resultaat is een adaptief systeem dat zowel de flexibiliteit van ANN als de robuustheid van fuzzy logica biedt, wat het ideaal maakt voor processen met veel onzekerheden of complexiteit.

Het ontwerp en de toepassing van ANFIS in membraanscheiding is bijzonder waardevol bij het voorspellen van tijdgewogen gemiddelde flux (TWAF) in systemen zoals RDMM, die uitgerust zijn met turbulentie-promotoren of vanen. In dergelijke systemen kunnen de hydrodynamische eigenschappen van de membraangeometrieën de voorspelling bemoeilijken, maar ANFIS biedt een krachtige oplossing voor het modelleren van deze complexiteit. De resultaten van dergelijke voorspellingen kunnen aanzienlijke verbeteringen brengen in het ontwerp en de optimalisatie van membraansystemen, waardoor de operationele efficiëntie wordt verhoogd.

De integratie van fuzzy logica met neurale netwerken brengt echter ook een aantal uitdagingen met zich mee, vooral bij de formulering van de regels die het systeem moet volgen. Het creëren van deze regels vereist een grondig begrip van de onderliggende processen en hun dynamiek, wat complexiteit toevoegt aan het ontwerp van het model. Dit betekent niet alleen dat er een goed begrip nodig is van de fysische principes achter de membraanscheiding, maar ook dat de betrokken parameters op een manier moeten worden gemodelleerd die de realiteit van het proces zo nauwkeurig mogelijk benadert.

Naast de technische voordelen van ANFIS, is het belangrijk om te begrijpen dat deze systemen echter niet zonder beperkingen zijn. De effectiviteit van ANFIS-modellen is sterk afhankelijk van de kwaliteit en de kwantiteit van de beschikbare trainingsdata. Zonder voldoende representatieve gegevens kunnen de voorspellingen onnauwkeurig of zelfs misleidend zijn. Het is ook belangrijk om te realiseren dat ANFIS-modellen voornamelijk gegevensgestuurd zijn en dus niet altijd de diepere mechanistische relaties tussen variabelen kunnen onthullen, zoals traditionele mechanistische modellen dat zouden doen.

Wat is de invloed van stimuli-responsieve membranen op doorlaatbaarheid en moleculaire veranderingen?

Stimuli-responsieve membranen worden steeds belangrijker in toepassingen die variabele materiaaleigenschappen vereisen, zoals in scheidings- en filtratiesystemen. De prestaties van deze membranen worden beïnvloed door externe factoren zoals pH, ionsterkte, temperatuur, en licht, die in staat zijn de moleculaire structuur van de membranen te veranderen. Dit proces kan leiden tot significante veranderingen in hun fysisch-chemische eigenschappen, zoals doorlaatbaarheid, hydrodynamisch gedrag en selectiviteit.

In het geval van zwakke stimuli-responsieve membranen, zoals zwak basische of zwak zure polymeerketens, kunnen deze membranen reageren op schommelingen in pH of ionsterkte. Zwak basische membranen zullen bijvoorbeeld uitbreiden wanneer de pH van de oplossing daalt, terwijl zwak zure membranen juist zullen uitbreiden als de pH toeneemt. Deze veranderingen kunnen de membraanspecificaties zoals permeabiliteit en oplosbaarheid van opgeloste stoffen beïnvloeden. De aanwezigheid van fotochromische eenheden zoals spiropyran, azobenzeen, violoog, en diarylethene kan reversibele foto-isomerisatie reacties induceren, die moleculaire veranderingen teweegbrengen in de grootte, kleur en polariteit van de groepen. Hierdoor kunnen bijvoorbeeld de permeabiliteit van membranen met violooggroepen gecontroleerd worden via redoxreacties.

Een belangrijk aspect van stimuli-responsieve membranen is de mogelijkheid om de reactie van de membraan te sturen door de combinatie van verschillende polyelementen of blokcopolymeren. Elk van deze polymeren kan reageren op een specifiek stimulus, zoals temperatuur of chemische concentraties, waardoor het membraan een adaptieve of schakelbare reactie vertoont onder verschillende omgevingsomstandigheden. Dit betekent dat membranen, die zijn opgebouwd uit een combinatie van verschillende responsieve polymeren, doorgaans een veelbelovendere reactie vertonen in termen van doorlaatbaarheid en selectiviteit dan membranen die alleen één type polymeer bevatten. Zo kunnen blokcopolymeren en gemengde polymeerborstels de neiging vertonen om van structuur te veranderen door microscopische fase-segregatie tussen verschillende functionele groepen.

De kern van deze technologie ligt in de faseovergangen die optreden in de polymeren die als membraanmateriaal dienen. Deze overgangen, zoals protonatie-deprotonatie, herstructurering van waterstofbindingen, of trans-cis herordening, worden allemaal aangestoken door een externe stimulus, zoals temperatuurveranderingen of veranderingen in de concentratie van ionen. De energetische toestand van het polymeer, die kan variëren tussen metastabiele energie-minima, verandert afhankelijk van de kracht en de aard van de stimulus. Dit mechanisme van faseovergangen is fundamenteel voor het ontwerp van slimme membraansystemen die reageren op verschillende omgevingsveranderingen.

Bovendien kan de chemische samenstelling, de lengte van de polymeren, de topografie en de architectuur van de membranen worden aangepast om de stimuli-responsieve eigenschappen te verbeteren. Surface energy, die de interacties tussen het polymeer en zijn omgeving aandrijft, speelt een cruciale rol in het aansteken van reacties op het membraanoppervlak. De systemen hebben de neiging om de interfaciale energie te minimaliseren, waardoor ze zichzelf herstructureren om energieveranderingen in hun omgeving te compenseren.

Naast fysische veranderingen kunnen ook chemische veranderingen optreden in de membranen als gevolg van de stimuli. Een voorbeeld hiervan zijn aptamers, korte oligonucleïnezuren die moleculaire herkenning bezitten. Aptamers kunnen als 'poortwachters' dienen in poreuze kunstmatige membranen, waardoor ze in staat zijn om lokale veranderingen te induceren in de permeabiliteit of het vrijkomen van opgeloste deeltjes. Net zoals in biologische systemen, kunnen aptamers de membraaneigenschappen wijzigen zonder de gehele structuur aan een stimulus bloot te stellen. Dit maakt het proces energie-efficiënter en richt de reactie op specifieke plekken binnen de membraan, wat belangrijk is voor toepassingen die hoge precisie vereisen.

Wat betreft de toepassingen van deze technologie, moeten we de vooruitgang in het ontwerpen van membranen in verschillende industrieën niet onderschatten. Van waterzuivering tot biotechnologie en medische toepassingen, stimuli-responsieve membranen bieden veelbelovende mogelijkheden. Echter, het begrijpen van de specifieke mechanismen die betrokken zijn bij de respons van deze membranen is essentieel voor het ontwerpen van effectievere systemen die passen bij de behoeften van de moderne technologie.

Hoe beïnvloedde de arrestatie van Meng Wanzhou de Amerikaanse-China betrekkingen en handelsstrategieën?
Wat was de ware aard van de misdaad en hoe werd gerechtigheid bereikt in de zoektocht naar de fraudeur?
Wat is de beting van Fick’s wet voor neutronen diffusiemodellen?
Wat kunnen we leren van de impact van meteorieten op aarde?
Hoe promptvariaties de nauwkeurigheid van modeloutput beïnvloeden bij het extraheren van gedetailleerde informatie