Abstract: This article examines the main approaches to describing ion exchange processes, as well as methods for calculating the key parameters for sodium cation exchange resin regeneration. Currently, when designing water desalination and softening plants, empirical relationships and coefficients obtained from commissioning and long-term operation of industrial facilities are used. Based on the identified disadvantages of existing calculation methods, it is proposed to change the approach to describing the ion exchange process and present it as a random Markov process, in particular, to move to the consideration of probabilistic-statistical models of the diffusion type.
Keywords: ion exchange, regeneration, sodium cation exchange resin, calculation method, longitudinal diffusion of ions.
На сегодняшний день достичь технологической эффективности и экономической рентабельности в области промышленной водоподготовки невозможно без оптимизации и расчета сложных ионообменных процессов. Зачастую выбор числа ступеней очистки, типа ионита, размера фильтров, высоты загрузки смолы и режима регенерации осуществляется на основе эмпирических формул, зависимостей и коэффициентов, полученных экспериментально [1, 2]. При этом корректировка разработанных расчетных методик и полученных данных производится в ходе пусконаладочных работ и при длительной эксплуатации ионообменных установок.
Традиционно методика расчета регенерации ионообменного аппарата, основанная на использовании рабочей емкости ионита с учетом эмпирических коэффициентов, необходимых для определения расхода поваренной соли на одну регенерацию [3]. Данная методика использует осредненные характеристики протекающих процессов и не требует применения выражений для описания явного вида изотермы ионного обмена и фронта регенерации. Для ее эффективного практического использования необходимо получение большого объема экспериментальных данных при различном аппаратном оформлении технологического процесса в различных эксплуатационных условиях. Наибольшую трудность представляет определение значения рабочей обменной емкости, так как данная характеристика зависит от множества факторов, к которым относятся, как свойства самого ионита, так и условия его эксплуатации и расход реагентов.
References
1. Комарова И.В., Галкина Н.К. М.М. Сенявин и оптимизация ионообменных процессов на основе математического моделирования /Сорбционные и хроматографические процессы, – 2017. –Т.17 – №6, с. 907-916.2. Соболь, И. В. Ионообменные процессы очистки воды / И. В. Соболь, А. А. Варивода // Здоровьесберегающие технологии, качество и безопасность пищевой продукции: Сборник статей по материалам Всероссийской конференции с международным участием – Краснодар, 2021. – С. 93-96.
3. Технический справочник по обработке воды: [в 2 т.: перевод с французского] / [Л. Андриамирадо и др.; науч. ред.: М. И. Алексеев и др.]. — 2-е изд. — Санкт-Петербург: Водоканал Санкт-Петербурга, Новый журнал, 2007.
4. Беликов С.Е. Водоподготовка: справочник / Под ред. С. Е. Беликова. - Москва: ИД "Аква-Терм", 2007.
5. Комарова И.В., Галкина Н.К., Анфилов Б.Г., Шептовецкая К.И. Визуализация процесса ионообменного умягчения воды с целью прогнозирования и управления // Сорбционные и хроматографические процессы, т. 8(1). –2008. –С. 30-36.
6. Корниенко Т.С., Загорулько Е.А., Бондарева Л.П., Гапеев А.А. Математическая модель динамики сорбции в слое ионообменника // Сорбционные и хроматографические процессы. – т. 11(6). – 2011. – С. 895-899.
7. Юрчевский Е.Б., Комарова И.В., Галкина Н.К. «Прогнозирование технологических характеристик противоточных ионообменных фильтров с использованием математического моделирования» // Теплоэнергетика. – 2003. – № 7. – С. 29–34.
8. Кокотов, Ю. А. Теоретические основы ионного обмена. Сложные инообменные системы / Ю. А. Кокотов, П. П. Золотарев, Г. Э. Елькин. – Л.: Химия, 1986. – 280 с.