Interlayer resistance of bilayer membrane to gas permeation

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

To describe gas transfer through a bilayer membrane with a thin selective layer on the surface of a highly permeable gutter layer, it was first proposed to take into account the interlayer resistance arising at the boundary of this membrane layers and a model of gas transfer through a bilayer membrane was developed. An analytical expressions for permeability and selectivity of such a membrane taking into account this resistance is obtained. It is shown that the interlayer resistance can noticeably affect the transport characteristics of the membrane. It is found that even in the case of small diffusion resistance to gas permeation of the gutter layer, its sorption and kinetic parameters influence the permeability and selectivity of the membrane as a whole.

Full Text

Restricted Access

About the authors

V. V. Ugrozov

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: vugr@rambler.ru
Russian Federation, 125993, Moscow, Leningradsky pr., 49

References

  1. Апель П.Ю., Бобрешова О.В., Волков А.В., Волков В.В.,Никоненко В.В., Стенина И.А., Филиппов А.Н., Ямпольский Ю.П., Ярославцев А.Б. // Мембраны и мембранные технологии. 2019. Т. 9. С. 59.
  2. Xie K., Fu Q., Qiao G.G., Webley P.A. // J. Membr. Sci.2019. V. 572. P. 38.
  3. Liang C.Z., Liu J.T., Lai J.-Y., Chung T.-S. // J. Membr.Sci. 2018. V. 563. P. 93.
  4. Verry М.B., Anderson M., He N., Kweon H., Ji C., Xue S.,Rao E., Lee C., Lin C.-W., Chen D., Jun D., Sant G.,Kaner R.B. // Nano Lett. 2019. V. 19. P. 5036.
  5. Liang C.Z., Chung T.-S., Lai J.-Y. // Prog. Polym. Sci. 2019. V. 97. P. 101–141.
  6. Selyanchyn R., Ariyoshi M., Fujikawa S. // Membranes. 2018. V. 8. P. 121.
  7. Ma С., Wang М., Wang Z., Gao M., Wang J. // Journal of CO2 Utilization. 2020. V.42. 101296.
  8. Ming Y., Foster A.B., Alshurafa M., Luque- Alled J.M., Gorgojo P.,Kentish S.E., Scholes C. A., Budd P. M. // J. Membr. Sci. 2019.V. 679. N5. P.121697.
  9. Zhao J., Hea G., Liua G., Pana F., Wua H., Jinc W., Jianga Z. // Progress in Polymer Sci. 2018. V. 80. P. 125.
  10. Borisov I., Bakhtin D., Luque-Alled J.M., Rybakova A., Makarova V., Foster A.B., Harrison W.J., Volkov V., Polevaya V., Gorgojo P., Prestat E., Budd P.M., Volkov A. // J. Mater. Chem. A. 2019. V. 7. P. 6417.
  11. Jiang L.Y, Song Z.W. // J. Polym Res . 2011. V. 18. P. 2505.
  12. Henis J.M.S., Tripodi M.K. // J. Membr. Sci. 1981.V. 8. P. 233.
  13. Dettori R., Melis C., Cartoixà X., Rurali R, Colombo L. // Advances in Physics: X. 2016. V. 1. N2. P. 246.
  14. Chen J., Xu X., Zhou J., Li B. // Rev. Mod. Phys. 2022. V. 94. 025002
  15. Weng C., Li J., Lai J., Liu J., Wang H. // Polymers. 2020. V.12. № 10. P. 2409.
  16. Ma D., Yuheng Xing Y., Zhang L. // J. Phys.Cond. Matter. 2022.V 35. № 5. 053001.
  17. Li X., Park W.,Wang Y., Chen Y., Ruan X. // J. Appl. Phys. 2019. V. 125, 045302 .
  18. Persson B.N.J. // Tribology Letters. 2022. V. 70. № 3. P. 88.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. a – schematic representation of a bilayer membrane. 1 – selective layer, 2 – intermediate layer, 3 – boundary between membrane layers. b – “series resistance” model taking into account interlayer resistance.

Download (111KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Mechanism of occurrence of interlayer resistance at the boundary of two membrane layers. 1 – selective layer, 2 – intermediate layer, 3 – boundary between membrane layers.

Download (62KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Dependence of the resistance of a bilayer membrane on the thickness of the selective layer in the case where the diffusion resistance of the intermediate layer is significantly less than the resistance of the selective layer ()

Download (27KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Dependence of the ideal selectivity coefficient of a bilayer membrane on the interlayer resistances of gases A and B.

Download (55KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».