Performance-determining membrane properties in reverse electrodialysis

反向电渗析 电渗析 离子交换膜 功率密度 化学工程 离子交换 堆栈(抽象数据类型) 化学 材料科学 渗透力 离子 色谱法 功率(物理) 热力学 计算机科学 有机化学 正渗透 反渗透 工程类 生物化学 物理 程序设计语言
作者
Enver Güler,Rianne Elizen,David A. Vermaas,Michel Saakes,Kitty Nijmeijer
出处
期刊:Journal of Membrane Science [Elsevier]
卷期号:446: 266-276 被引量:245
标识
DOI:10.1016/j.memsci.2013.06.045
摘要

Ion exchange membranes are core elements in reverse electrodialysis (RED), a process that can generate electricity from salinity gradients. The electrochemical and physical properties of these membranes are RED performance-determining factors. Although several studies regarding the optimization and modeling of membrane properties for RED have been performed, conclusions based on real experimental data of the relationship between physicochemical membrane bulk properties and power density (power output per unit membrane area) are still lacking. In this work, we studied bulk membrane properties of both a series of commercially available membranes and tailor made membranes and correlated these to experimental RED performance data. We successfully constructed the RED stack completely built with tailor-made membranes, made of sulfonated polyetheretherketone (SPEEK) as a cation-exchanging material and polyepichlorohydrin (PECH) as an anion-exchanging material. We obtained the highest gross power density when using only tailor-made membranes because of their significantly reduced membrane resistance. Using the experimental data, we developed a model based on multiple linear regression for gross power density which provides a better understanding on the dominant performance-determining membrane properties in RED to generate power from salinity gradients. The results set the directions towards tailoring ion exchange membranes for RED applications and show that emphasis should be especially on the development of low resistance membranes, whereas further increase of the permselectivity only has a limited effect.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
单纯的芷蝶完成签到,获得积分10
1秒前
研友完成签到,获得积分10
1秒前
勤奋若风完成签到,获得积分10
1秒前
英姑应助每天都想下班采纳,获得10
2秒前
shooin完成签到,获得积分10
2秒前
佳佳发布了新的文献求助10
2秒前
MADKAI发布了新的文献求助10
2秒前
lin完成签到,获得积分20
3秒前
思源应助科研民工采纳,获得10
3秒前
忧郁凌波完成签到,获得积分10
3秒前
姜姜姜完成签到 ,获得积分10
4秒前
凶狠的绿兰完成签到,获得积分10
5秒前
多多少少忖测的情完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI5应助兴奋的宛白采纳,获得10
6秒前
7秒前
zhanlonglsj发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
芍药完成签到,获得积分10
7秒前
Yogita完成签到,获得积分10
8秒前
DoctorYan完成签到,获得积分10
8秒前
Adler完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
坐宝马吃地瓜完成签到 ,获得积分10
9秒前
SciGPT应助Strike采纳,获得10
9秒前
自强不息完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
czq发布了新的文献求助30
10秒前
望春风完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
huangJP完成签到,获得积分10
11秒前
情怀应助Tira采纳,获得10
11秒前
王阳洋完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
通~发布了新的文献求助10
12秒前
李爱国应助非常可爱采纳,获得20
12秒前
12秒前
13秒前
阿敏发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527521
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107606
关于积分的说明 9286171
捐赠科研通 2805329
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539901
邀请新用户注册赠送积分活动 716827
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709740