Низкотемпературное разделение N2 и He на мембране HKUST-1

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Технологии мембранного газоразделения могут быть интегрированы в существующие производственные процессы низкотемпературного извлечения гелия из природного газа на стадиях выделения сырца гелия из смеси N2/He и его глубокой очистки. Эффективность таких процессов во многом определяют свойства материалов, из которых сделана мембрана. Металл-органические координационные полимеры благодаря своим уникальным свойствам являются перспективными материалами для использования в газоразделении. В данной работе с помощью методов Монте-Карло и равновесной молекулярной динамики исследована температурная зависимость мембранной селективности и коэффициентов проницаемости по азоту для разделения эквимолярной смеси N2 и He через мембрану на основе HKUST-1 при перепадах давления в 0.1, 0.3 и 1 МПа. Показано, что подбор оптимальных температурных условий позволяет получить существенное увеличение мембранной селективности и коэффициентов проницаемости по азоту по сравнению с соответствующими параметрами при комнатной температуре.

Об авторах

И. В. Гренев

Новосибирский государственный университет; Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН

Email: greneviv@catalysis.ru
Россия, 630090, Новосибирск, ул. Пирогова 1; Россия, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 5

В. Ю. Гаврилов

Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: greneviv@catalysis.ru
Россия, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 5

Список литературы

  1. Rufford T.E. et al. // Adsorpt. Sci. Technol. 2014. V. 32. № 1. P. 49–72.
  2. Scholes C.A., Ghosh U. // J. Membr. Sci. 2016. V. 520. P. 221–230.
  3. Dai Z. et al. // Sep. Purif. Technol. 2021. V. 274. P. 119044.
  4. Scholes C.A. // Ind. Eng. Chem. Res. 2018. V. 57. № 10. P. 3792–3799.
  5. Alders M., Winterhalder D., Wessling M. // Sep. Purif. Technol. 2017. V. 189. P. 433–440.
  6. Moghadam P.Z. et al. // Chem. Mater. 2017. V. 29. № 7. P. 2618–2625.
  7. Chung Y.G. et al. // J. Chem. Eng. Data. 2019. V. 64. № 12. P. 5985–5998.
  8. Altintas C. et al. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2018. V. 10. № 20. P. 17257–17268.
  9. Altintas C. et al. // J. Mater. Chem. A. 2019. V. 7. № 16. P. 9593–9608.
  10. Solanki V.A., Borah B. // J. Phys. Chem. C. 2020. V. 124. № 8. P. 4582–4594.
  11. Zarabadi-Poor P., Marek R. // J. Phys. Chem. C. 2019. V. 123. № 6. P. 3469–3475.
  12. Daglar H., Keskin S. // Adv. Theory Simul. 2019. V. 2. № 11. P. 1900109.
  13. Budhathoki S. et al. // Energy Environ. Sci. 2019. V. 12. № 4. P. 1255–1264.
  14. Grenev I.V., Gavrilov V.Yu. // Molecules. 2022. V. 28. № 1. P. 20.
  15. Ye P. et al. // AIChE J. 2016. V. 62. № 8. P. 2833–2842.
  16. Yu L. et al. // J. Membr. Sci. 2022. V. 644. P. 120113.
  17. Chui S.S. // Science. 1999. V. 283. № 5405. P. 1148–1150.
  18. Cao F. et al. // Ind. Eng. Chem. Res. 2012. V. 51. № 34. P. 11274–11278.
  19. Lu C. et al. // Materials. 2018. V. 11. № 7. P. 1207.
  20. Guo Y. et al. // Chemistry Select. 2016. V. 1. № 1. P. 108–113.
  21. Mayo S.L., Olafson B.D., Goddard W.A. // J. Phys. Chem. 1990. V. 94. № 26. P. 8897–8909.
  22. Rappe A.K. et al. // J. Am. Chem. Soc. 1992. V. 114. № 25. P. 10024–10035.
  23. Potoff J.J., Siepmann J.I. // AIChE J. 2001. V. 47. № 7. P. 1676–1682.
  24. Hirschfelder J.O., Curtiss C.F., Bird R.B. Molecular theory of gases and liquids. New York: Wiley, 1954. 1219 p.
  25. Nazarian D., Camp J.S., Sholl D.S. // Chem. Mater. 2016. V. 28. № 3. P. 785–793.
  26. Nazarian D. et al. // Chem. Mater. 2017. V. 29. № 6. P. 2521–2528.
  27. Dubbeldam D. et al. // Mol. Simul. 2016. V. 42. № 2. P. 81–101.
  28. Krishna R., van Baten J.M. // J. Membr. Sci. 2010. V. 360. № 1–2. P. 323–333.
  29. Sava Gallis D.F. et al. // Chem. Mater. 2015. V. 27. № 6. P. 2018–2025.
  30. Chowdhury P. et al. // Microporous Mesoporous Mater. 2009. V. 117. № 1–2. P. 406–413.
  31. Span R. et al. // J. Phys. Chem. Ref. Data. 2000. V. 29. № 6. P. 1361–1433.
  32. Vaezi M.J. et al. // Current Trends and Future Developments on (Bio-) Membranes. Elsevier, 2019. P. 185–203.
  33. Handbook of Membrane Separations: Chemical, Pharmaceutical, Food, and Biotechnological Applications. 0 ed. / ed. Pabby A.K., Rizvi S.S.H., Requena A.M.S. CRC Press, 2008.
  34. Zito P.F. et al. // J. Membr. Sci. 2018. V. 564. P. 166–173.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (40KB)
3.

Скачать (386KB)

© И.В. Гренев, В.Ю. Гаврилов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».