새로운 물 처리 기술로 염도가 매우 높은 물도 재활용할 수 있습니다.

연구원들은 이론적 설계가 염수를 깨끗한 식수로 바꾸는 가장 저렴한 방법일 수 있음을 발견했습니다.

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연구원들은 이론적 설계가 염수를 깨끗한 식수로 바꾸는 가장 저렴한 방법일 수 있음을 발견했습니다.

기후 변화로 인해 미국 남서부에 대규모 가뭄이 닥치면서 미국은 우려스러운 기록을 경신하고 있습니다. 수백만 명의 사람들에게 물을 공급하는 미드 호수의 수위가 역대 최저 수준에 가까워졌습니다. 그리고 어떤 곳에서는 약 500만 에이커의 농지에 물을 대고 4천만 명이 넘는 사람들의 갈증을 해소하는 줄어드는 콜로라도 강은 그저 사막과 먼지일 뿐입니다.

한편, 2018년 기준으로 농업, 발전소, 광산에서 사용되는 물을 포함하여 국가 폐수 중 약 80%가 처리되지 않고 사용할 수 없는 상태로 다시 세상으로 버려져 낭비되는 기회입니다. 역삼투라고 불리는 공정을 사용하는 오늘날의 정수 기술은 여전히 ​​해수와 염분이 많은 지하수를 처리하는 가장 비용 효율적이고 에너지 효율적인 방법이지만, 기존의 역삼투 방식은 염도가 2배나 높은 물을 처리할 수 없습니다. 바다의 염분 함량. 미국의 물 공급이 줄어들면서(그리고 염도가 높아짐에 따라) 국가는 더 이상 가장 염도가 높은 수원이라도 다시 세계로 버릴 여력이 없습니다.

이제 담수화(Desalination)에 발표된 새로운 연구에서 NAWI(National Alliance for Water Innovation) 연구 컨소시엄 회원들은 저염 제거 역삼투라고 불리는 새로운 형태의 역삼투를 분석했습니다. 이러한 새로운 시스템은 염도가 높은 물도 처리할 수 있습니다. 하지만 디자인이 너무 새롭기 때문에 여전히 이론적인 수준입니다.

따라서 이러한 기술이 다른 수처리 옵션과 어떻게 경쟁할 수 있는지 알아보기 위해 NAWI 연구팀은 슈퍼컴퓨터의 도움을 받아 130,000개가 넘는 잠재적 시스템의 비용, 깨끗한 물 생산량 및 에너지 소비를 신속하게 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발했습니다. 디자인. 그들의 결과는 많은 경우에 저염 제거 역삼투압이 가장 비용 효율적인 선택이 될 수 있으며 잠재적으로 깨끗한 물을 생산하는 데 드는 전체 비용을 최대 63%까지 줄일 수 있음을 보여줍니다.

"이 연구의 궁극적인 목표는 아직 실제 세계에서 테스트되지 않았지만 높은 물 회수 담수화를 가능하게 할 잠재력을 가진 신기술에 대한 철저한 기술 경제적 평가를 수행하는 것입니다"라고 Adam Atia는 말했습니다. 국립 에너지 기술 연구소(National Energy Technology Laboratory)의 수석 엔지니어이자 논문의 주요 저자입니다.

몇몇 연구에서는 저염 제거 역삼투 시스템의 잠재적 비용과 효율성을 평가했지만, 이 연구에서는 해당 시스템의 설계, 작동 및 성능에 대한 보다 포괄적인 분석을 제공합니다. 이러한 이론적 시스템의 잠재적 가능성을 더 잘 이해하기 위해 팀은 슈퍼컴퓨터를 사용하여 가장 최적이고 비용 효율적인 설계를 연구했습니다. 그런 다음 이러한 설계가 (단지 소수가 아닌) 수십만 가지 시나리오에서 어떻게 작동할 수 있는지 조사했습니다.

저염분 제거 역삼투 시스템은 더 많은 염분이 각 막을 통과할 수 있도록 하기 때문에 물을 밀어내는 데 더 적은 힘, 즉 더 적은 에너지가 필요합니다. 그러나 더 많은 염분을 짜낼 수 있다면 생성된 물은 놀랍지도 않게 여전히 너무 짜서 마실 수 없습니다. 식수를 생산하기 위해 여전히 너무 염도가 높은 이 물은 이전 막 단계로 다시 재활용됩니다. 염분 함량이 충분히 낮아지면 표준 역삼투압 방식으로 나머지 부분을 처리하여 고품질 식수를 생성할 수 있습니다.

모든 재활용으로 인해 시스템이 복잡해집니다. 따라서 팀은 다음을 알아내야 했습니다. 최적의 멤브레인 단계는 몇 개입니까? 얼마나 많은 재활용 루프가 필요합니까? 그리고 이러한 루프로 인해 얼마나 많은 비용과 에너지가 추가됩니까? 이러한 질문에 답하기 위해 연구자들은 각 설계가 서로 다른 농도의 염분을 함유한 물에서 얼마나 많은 깨끗한 물을 생산할 수 있는지 개별적으로 계산할 수 있었습니다.

NREL(National Renewable Energy Laboratory)의 연구원이자 해당 연구의 저자인 Ethan Young은 "이 문제를 해결하는 데는 정말, 정말, 정말 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다."라고 말했습니다. "우리는 고성능 컴퓨팅을 통해 몇 분 안에 이 작업을 수행할 수 있었습니다."