This study is about a method to control membrane fouling. Developed orifice-based membrane filtration system scraped off the cake layer formed on membrane surface by inducing high shear stress owing to the turbulence generation. Colloidal foulants and organic foulants, among 4 types of foulants, were studied as model cake-forming foulant in membrane filtration. Mathematical force balance was calculated to understand the interaction between particle and membrane. As a final step, artificial neural network was utilized to predict membrane performance of complex input parameters in filtration.
본 연구는 분리막 공정에서 발생하는 막 오염을 제어하는 방법에 대한 연구이다 분리막 표면에 형성하는 케이크 층을 보다 효과적으로 제거하기 위해 오리피스를 이용한 난류를 형성하여 전단 응력을 높였다. 높은 전단 응력으로 인해 표면 위의 적층된 케이크를 제거할 수 있었다. 4가지 막 오염 물질 종류 중 케이크 층에 대한 효과를 보다 확인할 수 있는 콜로이드 물질과 유기 물질들에 대한 실험을 통해 오리피스의 막 씻어냄 효과를 연구하였다. 막 오염 물질과 막 표면 과의 상호 작용을 위해 힘 평형 계산을 통해 수학적으로 막 오염 발달 현상을 해석하였다. 분리막 공정에서 사용되는 복잡한 변수들에 대한 인공신경망을 이용하여 분리막 투과 효율을 예측하여 그 현장 활용성을 확인하였다.
