Modeling of Air-Gap Membrane Distillation and Comparative Study with Direct Contact Membrane Distillation
Notice bibliographique
Résumé
Most of the developed models for the air-gap membrane distillation (AGMD) process are one-dimensional and rely on experimentally determined parameters. Herein, inspired by the effectiveness-number of transfer units method for the design of heat exchangers, a new approach of theoretical model is developed based on mass and heat transfer mechanisms in the AGMD process by considering the temperature variation in two dimensions. The results of our self-sustained model match well with the AGMD experimental results, with less than 4% deviation. Using the developed model, the AGMD performance is systematically investigated in terms of permeate flux, energy efficiency, and temperature and concentration polarization effects, and the results are compared with direct contact membrane distillation (DCMD). The results showed that the feed temperature had the most significant impact on the permeate flux and energy efficiency. The thickness of the air-gap and the flow rate were found to be the second most effective parameters. In contrast, the membrane thermal conductivity and porosity did not play a determining role. A 60% increase in the feed temperature increased the permeate flux and energy efficiency by 200 and 2%, respectively. By increasing the flow rate from 0.2 to 8 liters per minute, the permeate flux was enhanced by 67.19%. The air-gap thickness increment from 0.6 to 5.6 mm caused a 36.8% reduction in the permeate flux. In our comparative study, the permeate flux and the gained output ratio for DCMD were 56.6 and 27.3% higher as compared to AGMD at the same conditions. However, the thermal efficiency of the AGMD process was 24.7% larger than that of the DCMD process. The developed model provides solutions to minimize the undesirable effects of temperature and concentration polarization and proposes an optimum design map to achieve higher energy efficiency and permeate flux.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».