基于直接微热电偶测量的膜蒸馏温度极化分析及界面传热机制

《Desalination》：Temperature polarization analysis and interfacial heat transfer mechanism of membrane distillation based on direct micro-thermocouple measurement

本研究针对直接接触膜蒸馏（DCMD）中温度极化（TP）制约性能的问题，采用响应面法（RSM）与热电网络模型，量化了温度极化系数（TPC）的非线性交互作用，并优化了进水温差（ΔT）、流速和盐度等关键参数。实验表明，ΔT=38.95℃、流速=900 mL/min时TPC达0.935（误差1.4%），同时揭示潜热运输（57%）主导膜界面传热，对流热传递（67-70%）占膜内外层热传导的主导地位。该模型为抑制TP提供了可靠策略。

　　

陈浩静|张晨阳|孙嘉伟|李晓璐|毕颖|Alicia Kyoungjin An|李万斌|尚文涛

中国广东省广州市济南大学能源与电力研究中心

摘要

膜蒸馏是一种处理高盐度废水的前沿技术，但其性能受到温度极化（TP）的限制，尤其是在直接接触式膜蒸馏中。本研究利用响应面方法和热电网络模型，定量阐明了控制温度极化系数（TPC）和界面传热机制的非线性相互作用。通过实验优化了关键变量（包括入口温差（ΔT）、进料速度和盐度），以最大化TPC。三维响应分析表明，流动动力学是主导因素，ΔT与盐度之间存在显著的非线性耦合。在最佳条件下（ΔT = 38.95°C，流速 = 900 mL/min），所建立的优化模型实现了0.935的最大TPC，预测误差为1.4%。为了深入了解传热机制，我们利用等效热电网络模型定量分析了界面传热路径，发现潜热传输占跨膜通量的57%，而通过膜基质的导热损失占43%。值得注意的是，在热/冷边界层中，对流传热占主导地位（67–70%），而由质量传递引起的热交换仅占30–33%。这些发现阐明了直接接触式膜蒸馏（DCMD）中温度极化和传热动力学的非线性相互作用，为在最小化温度极化效应的情况下操作膜蒸馏提供了可靠的策略。

引言

尽管海水占地球表面的约71%，但全球淡水资源的稀缺问题推动了先进海水淡化技术的发展。传统方法在处理高盐度废水（包括海水、地下水和石油开采产生的废水）时面临挑战，这凸显了对更节能替代方案的需求[1]，[2]。膜蒸馏（MD）作为一种有前景的解决方案，利用蒸汽压差而非水压差来驱动分离过程。这一基本机制赋予了MD许多独特优势，包括接近理论值的100%的污染物去除率、在高污染物浓度下的运行耐受性、在温和温度条件（通常为40–80°C）下的内在稳定性以及紧凑的系统配置。更重要的是，其低温运行可以与废热或可再生能源热源结合使用，使其成为高盐度废水处理和海水淡化的理想技术[3]，[4]，[5]。

然而，温度极化（TP）对跨膜温差这一MD的关键驱动力产生了严重限制[6]。TP表现为热进料侧的界面温度低于整体温度，从而降低了实际的操作蒸汽压差，并放大了寄生热损失。这一问题在直接接触式膜蒸馏（DCMD）中尤为突出，这是实验室和试点规模研究中最常见的MD配置[7]。以往关于膜蒸馏的大量文献在理论预测与实验验证之间存在显著差距。早期研究[8]，[9]定义了基本系数，后续建模工作进一步完善了对传热和传质机制的理解[10]，[11]，[12]。然而，这些研究主要依赖于经验相关性（如Sieder-Tate或Graetz-Lévêque公式）或间接方法（如速度外推[13]）来估算膜界面温度。这些估算方法往往无法准确捕捉复杂的流体动力学和变量间的相互作用，导致计算出的温度极化系数（TPC）存在不确定性。此外，经典的参数研究[14]，[15]通常一次只考虑一个变量（OVAT方法）。虽然这种方法有助于分离单独的趋势，但它将操作参数视为独立因素，未能捕捉到盐度和流速等变量之间的关键非线性耦合效应。因此，仅基于OVAT或理想化经验相关的策略无法实现高性能DCMD操作所需的全面优化。最近，计算流体动力学（CFD）被用于量化温度极化系数（TPC），提供了复杂操作条件下膜表面的温度分布[16]，以及膜间隔件设计与水通量和TPC之间的关系[17]。在实验研究方面，空间分辨的热电偶阵列能够以高达0.3 mm的分辨率绘制热边界层，揭示了膜表面的局部TPC变化[18]，[19]。尽管已有直接测量实验用于研究温度分布和热损失，但这些研究大多仍处于被动观察或局部验证阶段。目前仍缺乏一个全面的预测框架，能够将实时的界面温度数据转化为功能性的优化模型，尤其是能够考虑MD过程中操作参数之间复杂非线性相互作用的模型。这一差距突显了需要超越孤立参数研究的综合分析策略的必要性。

响应面方法（RSM）是一种强大的统计优化技术，由于其能够在最少的实验要求下模拟复杂相互作用，因此在膜研究中的应用日益增多[20]，[21]，[22]。它能够确定非线性参数关系并预测最佳操作条件，已在多种不同的MD配置中得到验证[23]。例如，RSM已被用于优化进料温度和流速等关键操作参数，以控制膜污染[24]。它还与CFD结合用于多参数敏感性分析，从而准确预测水通量和TPC[25]。此外，RSM策略还改进了膜制备工艺，实现了稳定的长期（>350小时）海水淡化[26]。这些多样化的应用表明了RSM在阐明多变量依赖性和关联膜设计、操作参数和系统性能方面的价值，使其成为该领域的重要方法。

为填补这一空白并提供机制性理解，本研究采用经典的PVDF膜材料，分析了关键操作参数对DCMD中TP演变特性的综合影响。使用微热电偶对膜模块和表面温度进行了原位测量，从而获得了TPC。此外，RSM被用于分析影响TPC的非线性趋势，得到了一个可靠的预测模型。在此基础上，我们进一步完善了等效热电网络模型，定量分析了膜界面的传热过程。通过将统计优化与多物理场分析相结合，这种统一的方法量化了驱动TP非线性加剧的液压-热-盐度耦合，为通过操作策略抑制界面TP提供了有效的途径。

实验部分

膜和化学品

氯化钠（NaCl，纯度>99.5%，Sigma-Aldrich）作为模型溶质，用于建立高盐度条件（0–3 mol/L），以研究浓度对分离性能的影响。实验使用了一种商业化的疏水性聚偏二氟乙烯（PVDF）膜，其标称孔径为0.45 μm，厚度为60 μm，孔隙率为70%，接触角为120°，液体入口压力为160 kPa。气液置换（Porolux? cito）分析证实了

实验获得的TP分布

图1a–c展示了模块内各点的温度分布，这些数据由微型T型热电偶直接测量得到，包括实际的进出口温度以及热膜和冷膜表面的温度。模块采用交叉流配置，进料溶液从左侧进入，从右侧流出，而渗透液则反向流动。根据不同的ΔT（20°C，40°C）将测量结果分为三类

结论

本研究超越了被动观察，建立了一个基于实时膜表面温度测量的预测优化模型，特别使用了疏水性PVDF膜和NaCl基进料溶液进行评估。关键发现表明，TP分布存在显著的非对称性；同时，对多个变量之间相互作用的分析明确指出流动是控制TPC的主要因素（p < 0.0001），而入口ΔT和进料浓度也对其有影响

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（52400081）、广东省基础与应用基础研究基金（2025A1515010553）以及中央高校基本科研业务费（21625401）的支持。