Low-reagent selective extraction of ammonia nitrogenfrom wastewater: optimization of the current mode of bipolarelectrodialysis coupled with a liquid-liquid membrane contactor
Year: 2026
Type: article
Abstract: Цель статьи: Жидкостно-жидкостные мембранные контакторы (ЖЖМК) с газопроницаемыми мембранами являются перспективными системами для одностадийного селективного извлечения аммиачного азота из многоком- понентных сточных вод. Недостаток этих систем состоит в дозировании концентрированных растворов кислоты и щелочи для поддержания заданных значений pH в контурах ЖЖМК. Снизить применение реагентов можно, комбинируя ЖЖМК с биполярным электродиализом (БМЭД). Цель статьи – продемонстрировать возможность эффективного применения биполярного электродиализа в комбинированном ЖЖМК + БМЭД процессе при плотностях тока значительно меньше тех, которые используются в настоящее время. Экспериментальная часть: Исследования выполнены с использованием двухконтурного лабораторного ЖЖМК, который содержал гидрофобные половолоконные газоразделительные мембраны из полисульфона, и лабораторного БМЭД с двухкамерной элементарной ячейкой, состоящей из чередующихся катионообменных мембран Ralex CMH PES и биполярных мембран TWEDBp-1 или Neosepta Bp-1. Имитат сточной воды содержал ионы NH4 +, K+, Cl–, OH- и молекулы NH3 и имел pH 9.3±0.1. Принимающий раствор содержал HCl и имел pH 3.0±0.1. Выводы: Показано, что применение биполярных мембран TWEDBp-1 или Neosepta Bp-1 для безреагентной генера- ции ионов H+, OH- позволяет обойтись без дозирования щелочи в питающий раствор ЖЖМК. Этот результат достигается при оптимальной плотности тока в 2 мА см–2. В условиях проведения экспериментов она в 1.5 раза (TWEDBp-1) и 2.0 раза (Neosepta Bp-1) превышает критическую плотность тока, которая соответствует началу интенсивной генерации ионов H+, OH- исследованными биполярными мембранами
Institution: Kuban State University
Language: Russian
Subfield: Filtration and Separation
Field: Chemical Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
Funder: Russian Science Foundation
Award: G8841206962
OpenAlex ID: W7221344087
