超低压反渗透膜性能影响因素的显著性分析

2022-07-13李桂芳高玉婷糜自栋李弘强孙韶华贾瑞宝

净水技术 2022年7期

李桂芳，高玉婷,2，糜自栋,2，李弘强，孙韶华，贾瑞宝,*

(1.山东省城市供排水水质监测中心，山东济南 250101；2.山东建筑大学市政与环境工程学院，山东济南 250101；3.湖南沁森高科新材料有限公司，湖南长沙 410000)

反渗透(reverse osmosis，RO)是以膜两侧压力差为推动力，使溶剂透过膜以实现溶剂和溶质的分离[1]。通常认为RO膜的膜孔径小至纳米级，能够有效地去除水中杂质，如盐分和硬度、小分子有机物、微生物等[2-4]。随着人们对饮用水水质要求的不断提高，水质标准也在不断地完善和发展，加之近年来RO膜国产化及产业化水平不断提升，制膜工艺水平、膜工程应用能力也逐渐成熟，RO膜大规模应用于市政给水领域的趋势日益显著。实际工程应用中，高通量、高截留率、高抗污染性是开发高性能RO膜的重要研究目标和内容[5]。超低压RO膜在较低的运行压力(通常仅为0.3～0.7 MPa)下，仍能保持较高的脱盐率和水通量，同时其表面电位为中性，亲水性强且化学稳定性好，抗污染能力强[6]，因此，超低压RO膜顺应了发展的趋势。鉴于超低压RO膜的优良性能，目前已有一些应用，如沧州某净水厂[7]以超低压RO膜系统为主的脱盐装置处理地表水，虽然该地表水的电导率变化波动很大，但是经超低压RO膜处理后产水电导率比较稳定，同时可降低能耗约为33%。为处理水源中含量较高的硝酸盐，山东某设计规模为1.8×104m3/d的大型水厂采用超滤(UF)+RO工艺作为深度处理工艺，改造后水厂出水可达到直饮水标准[8]；为使预处理后的废水达标并回用，西北某冶炼厂进行了低压RO深度处理工艺中试研究，结果表明，出水完全达到规范中再生水水质指标要求[9]。目前，超低压RO膜在饮用水保障领域尚未规模化应用，整体设计、应用经验尚待完善，缺少针对性研究。有关不同因素对超低压RO膜性能的影响强弱程度以及各因素相关关系的研究很少，尚未用统一的方法定量描述各因素的影响程度，难以在工程设计时确定主次因素并对计算简化[10]。

本文选取国内应用较多的不同厂家超低压RO膜，采用多元线性回归考察了进水压力、温度、进水盐浓度、pH、回收率5个因素对膜产水量和脱盐率的影响及程度大小，旨在为不同水质条件、不同工况下膜系统的设计及应用提供参考。

1 试验材料和方法

1.1 RO膜元件的选择

超低压膜在国内推广较少，本研究选用目前市面上最常见的国内外3个厂家4个型号的超低压RO膜元件，具体标注性能如表1所示。

表1 超低压RO膜样品编号及标注性能Tab.1 Sample Numbers and Marking Performances of Ultra-Low Pressure RO Membrane

1.2 试验装置

试验装置根据《卷式反渗透膜元件测试方法》(HY/T 107—2017)[11]要求加工定制，可进行RO 4040膜组件的测试，具体如图1所示。装置使用前应清洗干净，将膜组件装入试验装置后，用去离子水(电导率<10 μS/cm)冲洗膜元件至产水电导率低于5 μS/cm；配制所需溶液，将浓水调节阀置于全开状态，启动供水泵，使系统在低压状态下运行3～5 min，将系统空气排出，调节循环水箱的温度至所需温度；启动高压泵，调控浓水调节阀，使系统的运行条件达到该组试验的条件要求，预压运行30 min，并记录[11]。

图1 测试装置正面及侧面图Fig.1 Front and Side View of Test Unit

1.3 试验方法

确定进水压力、进水盐浓度、回收率、pH、温度5个影响因素，每个因素确定7个试验水平，分别为：进水压力为0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、1.0 MPa；进水盐质量浓度为50、100、200、500、1 000、2 000、4 000 mg/L；回收率为10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%；进水pH值为4、5、6、7、8、9、10；进水温度为5、10、15、20、25、30、35 ℃。测试溶液为去离子水(电导率<10 μS/cm)配制的NaCl水溶液，使用HCl和NaOH调节pH。本试验采用正交试验法，借助SPSS软件系统生成正交试验设计表。根据试验设计表每种膜需进行49组试验，4种膜共进行196组试验，将所得到的试验数据统一进行多元线性回归分析。

1.4 数据处理

在进行多元线性回归分析前，先对所得各自变量和因变量进行标准化处理，使其在统一标准化条件下进行对比。利用标准化后的数据，将进水压力、进水盐浓度、回收率、pH、温度5个因素作为自变量，产水量和脱盐率作为因变量，利用SPSS 25软件对数据进行处理。

2 结果与讨论

2.1 多元线性回归分析

2.1.1 相关自变量的确定及多元线性回归模型的建立

采用同时回归法将5个变量输入，则回归方程如式(1)～式(2)，并对X1～X5和Y1～Y2进行标准化处理。

Y1=m0+m1·X1+m2·X2+m3·X3+m4·X4+m5·X5

(1)

Y2=n0+n1·X1+n2·X2+n3·X3+n4·X4+n5·X5

(2)

其中：Y1——产水量；

Y2——脱盐率；

X1——进水压力；

X2——温度；

X3——进水盐浓度；

X4——回收率；

X5——pH；

m0、n0——常数；

m1～m5、n1～n5——各变量的偏回归系数。

表2中各因素对产水量的影响程度排序为：进水压力>温度>进水盐浓度>回收率>pH。各因素对产水量的影响强度可通过偏回归系数进行定量描述，分别为进水压力(0.961)、温度(0.583)、进水盐浓度(-0.475)(负号表示负相关，下同)、回收率(-0.110)、pH(-0.013)。除pH外，其他自变量的Sig值均小于0.05，由此得知，进水盐浓度、温度、回收率、进水压力对产水量均有显著影响。在表3中，各因素对脱盐率的影响程度排序为：进水盐浓度>回收率>温度>进水压力>pH，进水盐浓度和回收率的Sig值小于0.05，对脱盐率有显著影响，影响强度分别为-0.897、-0.205，其余各因素的影响强度均小于0.100，影响不显著。

表2 自变量回归分析系数(因变量：产水量)Tab.2 Regression Coefficients of Independent Variables (Dependent Variable: Water Productivity)

虽有一些解释变量未达到显著水平，但并不能忽略。由常数项和偏回归系数，拟合得到的多元线性回归方程如式(3)～式(4)。

表3 自变量回归分析系数(因变量：脱盐率)Tab.3 Regression Coefficients of Independent Variables (Dependent Variable: Desalination Rate)

Y1=-0.295+0.961X1+0.583X2-0.475X3- 0.110X4-0.013X5

(3)

Y2=1.051+0.066X1-0.098X2-0.897X3- 0.205X4-0.020X5

(4)

2.1.2 方差分析

该回归模型的方差分析结果如表4所示。模型的回归平方和占总平方和的比例分别为93.21%和70.90%，即线性回归模型可解释总平方和的93.21%和70.90%；同时,模型中F值的Sig=0<0.01，说明回归方程显著，各自变量与因变量之间的拟合程度较好。此外，表4中不同因变量下F值分别为521.897和92.596，大于F0.01(5，190)=4.717，也可说明自变量与因变量呈显著的线性关系。

表4 方差分析Tab.4 Analysis of Variance

2.1.3 模型汇总

R为相关系数，表示变量之间线性相关的程度；R2为决定系数，R2及调整后R2可用于反映回归模型自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度[12]。表5中不同因变量下的R值分别为0.966和0.842，调整后R2分别为0.930和0.698，可知该模型拟合优度较好，因变量与自变量之间具有较为密切的线性相关性。

表5 模型汇总Tab.5 Model Summary

2.1.4 共线性诊断

共线性问题是影响多元回归分析的重要因素之一。在此回归模型中，各个自变量对因变量的影响显著，但为防止自变量之间存在一定程度的共线性问题，不利于对自变量贡献率进行评价，需对各自变量进行共线性诊断[13]。

方差膨胀因子(variance inflation factor，VIF)数值大小为容忍值的倒数，VIF越大，共线性越强[14]。经验表明，当VIF≥5时，表明自变量之间有很强的相关性；当VIF≥10时，说明自变量间的共线性严重威胁到参数估计的稳定性。由表6可知，自变量的VIF均远小于5，即在回归方程中各自变量间的共线性问题不突出。

2.1.5 虚拟回归

为更直观地反映出不同种类膜的性能变化规律是否一致，提高模型的精度和准确度，以国内目前应用较多的2#膜为参照，其他3种膜设定为哑变量进行多元线性回归分析[15]，结果如表7所示。在α=0.05的检验水准下，1#、3#、4#膜的回归系数检验P>0.05，提示1#、3#、4#膜的产水量和脱盐率随运行条件的改变而变化的规律，与2#膜不存在统计学差异，表明所挑选的国内外4种膜在测试期内性能变化规律基本一致。

2.2 分析与讨论

2.2.1 进水压力

根据SPSS多元线性回归分析结果，进水压力对产水量的影响强度为0.961，影响显著且呈正相关,即随着进水压力增加，产水量会明显上升，此为膜纯驱动压力增大的结果[16]；但进水压力对脱盐率的影响不显著，呈弱负相关。因此，在一定的脱盐率条件下，可优先调节超低压RO膜的运行压力以获得所需产水量。

2.2.2 温度

分析结果显示，温度对产水量的影响强度为0.583，呈正相关且影响显著；温度与脱盐率呈弱相关，影响不显著。温度主要影响水分子扩散能力，温度越高，透过膜的水分子黏度下降，扩散能力增加，产水量上升[17]；同时，水中盐离子以水合物的形式存在,温度升高使得水合离子的半径减小，盐离子的透过率增大，脱盐率会小幅下降[18]。由于进水温度对产水量的影响显著，在做系统设计时，需考虑实际水体随季节变化的温度范围，若用膜数量固定，则在设计高压泵时应考虑设计余量，在进水温度低时可通过提高进水压力满足产水量要求。

表6 共线性诊断Tab.6 Collinearity Diagnostics

表7 虚拟回归Tab.7 Conspicuous Regression

2.2.3 进水盐浓度

进水盐浓度对产水量和脱盐率的影响程度分别为-0.475和-0.897，均影响显著且呈负相关。进水盐浓度增大后，渗透压增加，在进水压力不变的前提下，膜纯驱动压力下降，导致产水量下降，脱盐率下降，且进水盐浓度越高，下降趋势越明显[19]。当所需处理水质含盐量较低且水质较好时，选用超低压RO膜可获得较好的处理效果和高产水量；当水的盐浓度较高或脱盐率要求高时，超低压RO膜可能无法满足需要，可另选择高压RO膜。

2.2.4 回收率

根据回归分析结果，回收率对产水量和脱盐率的影响程度分别为-0.110和-0.206，均呈负相关，影响程度较为显著。回收率越高，残留在原水中的含盐量越高，自然渗透压增加，可抵消进水压力的推动作用，减缓RO过程，使得渗透通量降低，导致产水量和脱盐率下降[20]。根据回收率对产水量和脱盐率的影响特性及实际运行经验，在进行膜系统设计时，为保证系统的运行稳定性，单支膜回收率不宜过高，若需达到较高的系统回收率，可采用串联方式，多段浓缩；在现有系统条件下，若要进一步提升回收率可以采用浓水循环方式，将浓水循环至进水来提高回收率，不建议增加单支膜的回收率以提高系统回收率，会导致膜系统的快速污染。

2.2.5 pH

根据分析结果，pH对超低压RO膜产水量和脱盐率的变化均无显著影响。