A komplex összetételével és magas szennyezőanyag-koncentrációjával jellemezhető hulladéklerakók csurgalékvize az egyik legnagyobb kihívást jelentő szennyvíztípusnak számít. Az elmúlt években a membránleválasztó technológiákat egyre inkább alkalmazzák a csurgalékvíz korszerű kezelésére. Közülük a nanofiltrációs (NF) membránok figyelemreméltó teljesítményt mutattak a szerves vegyületek, valamint a két- vagy többértékű sók magas visszautasítása miatt. A membrán eltömődése és eltömődése azonban továbbra is kritikus kihívást jelent a hosszú távú stabil működés szempontjából. A szennyeződés nemcsak csökkenti a membránfluxust és növeli az üzemi nyomást, hanem növeli a csereköltségeket és az energiafogyasztást is, ami közvetlenül befolyásolja a gazdasági megvalósíthatóságot és a fenntarthatóságot. A hagyományos tanulmányok többnyire a makroszkopikus működési paraméterekre, például a nyomásra, a hőmérsékletre és a pH-ra összpontosítottak, míg a szerves molekulaszerkezetek és a szennyeződési viselkedés közötti kapcsolat mikro{6}szintű megértése továbbra is korlátozott. Ennek megoldására a kutatók kvantumkémiai paramétereket és kvantitatív szerkezet-aktivitás kapcsolat (QSAR) modelleket vezettek be a molekuláris léptékű eltömődési mechanizmusok feltárására, új utakat biztosítva a membránok eltömődésének előrejelzésére és ellenőrzésére.
Ami a módszert illeti, a tanulmány egy sanghaji csurgalékvíz-kezelő üzemből származó eldobott NF8040 membránokra összpontosított. Az ICP analízis megerősítette, hogy a szennyeződést elsősorban a Ca2+ és Fe3⁺ ionlerakódás okozta. Adszorpciós és koagulációs kísérleteket végeztünk 15 tipikus szerves színezék mint szennyezőanyagként CaCl2 és FeCl3 rendszerekben az eltávolítási hatékonyság meghatározására. Az eredmények azt mutatták, hogy a FeCl3 rendszer szignifikánsan nagyobb szerves eltávolítási hatékonyságot mutatott, mint a CaCl2 rendszer (átlagos eltávolítás: 45,94% vs 5,50%), jelentős különbségekkel az egyes molekulák között, ami arra utal, hogy a szerves szerkezet hatása a szennyeződésre a szervetlen ion háttértől függően változik. Kvantumkémiai számításokat végeztünk 45 molekuláris paraméterre, beleértve a molekuláris energiát, a lokális töltéseket és a HOMO/LUMO energiákat, és a QSAR modelleket lépcsőzetes regresszióval állítottuk fel, hogy tisztázzuk a molekulaszerkezet hatását az eltávolítás hatékonyságára és a szennyeződési hozzájárulásra. A modelleket belső kereszt{10}}ellenőrzés, külső érvényesítés és Y-randomizációs tesztek révén ellenőrizték, ami jó stabilitást és előrejelző képességet mutatott be. Pontosabban, a CaCl2 rendszerben az ELUMO-t (legalacsonyabb üres molekulapálya energiája) határozták meg a szerves eltávolítási hatékonyságot befolyásoló kulcstényezőként, míg a FeCl3 rendszerben az EB3LYP (teljes molekuláris energia, tükrözi a molekulaméretet) volt a domináns tényező. Összesen 219 szerves vegyületet mutattak ki a csurgalékvízben, a kis molekuláktól (pl. 1,4-Dietil-2-piperazinon) a nagy szerves-szervetlen komplexekig (pl. tetrakozametil-ciklododekasziloxán). Úgy találták, hogy ezek a molekulák hajlamosabbak a lerakódásra és eltömődésre, amikor kölcsönhatásba lépnek Ca2+-val, ami jelentősen befolyásolja a membrán fluxust és élettartamát.
Ezen eredmények alapján a QSAR modellek megjósolhatják a különböző szerves szennyező anyagok viselkedését szennyeződési körülmények között, eszközt biztosítva a membrán élettartamának felméréséhez, és a megközelítést a reaktív "szennyeződés utáni tisztításról" a proaktív "prediktív megelőzésre" helyezik át. A Ca²⁺-vel és Fe³⁺-vel való kölcsönhatásra hajlamos molekuláris jellemzők azonosításával a jövőbeli membrántervezés a felületi funkcionalizálás, a hidrofil bevonatok vagy a lerakódást gátló módosítások révén célozható meg. Ezenkívül a koagulációs vagy adszorpciós előkezelési stratégiák integrálása csökkentheti a magas kockázatú szerves vegyületek membránrendszerbe való bejutását, és mérsékelheti a szennyeződést a forrásnál. A kvantumkémiai paraméterek további kombinálása az online szenzoradatokkal dinamikus prediktív rendszerek kifejlesztését teheti lehetővé, megkönnyítve az NF-membránok intelligens, adaptív működését, és elősegítve a csurgalékvízkezelő rendszerek precíz, alacsony szén-dioxid-kibocsátású kezelését.
Összefoglalva, a nanofiltrációs membrán eltömődését nem csak a hagyományos működési paraméterek befolyásolják, hanem szorosan összefügg a szerves molekulaszerkezetekkel és a kulcsfontosságú szennyeződési ionokkal is, mint például a Ca2+ és Fe3+. A kvantumkémiai paraméterek és a QSAR-modellezés integrálása betekintést nyújt az összetett szerves szennyező anyagok szennyeződéshez való hozzájárulásába, és tudományos alapot kínál a membránanyag-optimalizáláshoz, az üzemirányításhoz és az intelligens vezérléshez. Ez a megközelítés új távlatokat nyit a hulladéklerakók csurgalékvízének fenntartható és precíz kezelésében.
