Investigation of membranes properties effects on direct contact membrane distilation performance
محل انتشار: پانزدهمین کنگره ملی مهندسی شیمی ایران
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 709
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC15_193
تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1394
چکیده مقاله:
Membrane distillation (MD), a thermally driven process involving hydrophobic micro-porous membranes has acquired extensive attention of academic research and is arranged to become an alternative solution to other membrane separation processes such as reverse osmosis (RO). Choice of membrane for MD applications is a compromise between low thermal conductivity attained by thicker membranes and high flux achieved by thin membrane, large pore size, and porosity and yet very few research groups have examined the effects of these membrane parameters on direct contact membrane distillation (DCMD) performance. In this work, six commercial membranes are used to study simultaneously heat and mass transfer in DCMD by predicting permeate flux at different feed temperature, feed concentration and feed/permeate flow rates. The results show a membrane with pore size of 0.22μm, thickness of 125μm, porosity of 75% and conductivity of 0.041W/m.K presents the most amount of permeate flux compared to the other membranes, indicating likely optimum membrane properties for DCMD process
کلیدواژه ها:
نویسندگان
G.H. Sodeifian
Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kashan
F Masoodiyeh
Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kashan
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :