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TWI894005B - 薄膜評估系統及其評估方法 - Google Patents

薄膜評估系統及其評估方法

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TWI894005B
TWI894005B TW113137006A TW113137006A TWI894005B TW I894005 B TWI894005 B TW I894005B TW 113137006 A TW113137006 A TW 113137006A TW 113137006 A TW113137006 A TW 113137006A TW I894005 B TWI894005 B TW I894005B
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張婷婷
施武陽
江益賢
吳人傑
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財團法人工業技術研究院
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Abstract

提供薄膜評估系統及其評估方法。薄膜評估系統包括量測單元、觀測單元、適應性演算法單元、估測單元及健康狀態計算單元。量測單元獲得對應於薄膜的初始狀態參數集合。觀測單元連接量測單元，且根據初始狀態參數集合來獲得通量觀測數值，並據此計算最佳之操作壓力、水的回收率與單位能耗。適應性演算法單元連接觀測單元，且根據初始狀態參數集合來獲得通量預測數值。估測單元連接適應性演算法單元，且藉由比較通量觀測數值及通量預測數值來獲得擴散率及流阻。健康狀態計算單元連接估測單元，且根據擴散率及流阻來獲得薄膜的健康狀態。

Description

薄膜評估系統及其評估方法
本揭露是關於薄膜評估系統及其評估方法，特別是關於可獲得薄膜的健康狀態的薄膜評估系統及薄膜評估方法，同時透過最佳化操作壓力計算來達成降低單位能耗與延長薄膜壽命。
由於水資源與生活密切相關，因此例如水資源開發、水資源處理、水資源循環利用等相關議題已成為各國持續發展的目標之一。舉例而言，水資源短缺可能是因為季節性缺水所造成，為此經常以使用海水淡化、扶植再生水產養殖業等方式應對。
一般而言，可使用薄膜(film)來進行水資源處理。但因為難以評估薄膜的健康狀態，所以難以調整薄膜相關參數。即使採用現存的薄膜評估系統，但也仍然無法精確地評估薄膜的健康狀態。另外，使用高壓進行薄膜處理的能耗通常會佔水處理系統總能耗的一半以上，適切之操作壓力與薄膜相關參數會顯著影響薄膜處理的能耗。因此，如何獲得最佳化的操作壓力與薄膜相關參數變得更加重要。
是以，雖然現存中大型的薄膜評估系統及其評估方法已逐步滿足它們既定的用途，但在兼顧節能、目標產水量(合約產水量)下延長薄膜壽命等各方面無法徹底的符合要求。因此，仍有需要開發改良的薄膜評估系統及其評估方法。
本揭露提供薄膜評估系統及其評估方法，以評估薄膜的健康狀態。舉例而言，藉由量測單元、觀測單元、適應性演算法單元、估測單元及健康狀態計算單元，來獲得即時、精確、具適應性的薄膜健康狀態，並且，本揭露藉由觀測單元所連接的能耗最佳化單元，來獲得最佳化的薄膜操作壓力與水的回收率等參數，以減少薄膜處理的能耗。
在一些實施例中，本揭露提供一種薄膜評估系統。薄膜評估系統包括量測單元、觀測單元、適應性演算法單元、估測單元及健康狀態計算單元。量測單元獲得對應於薄膜的初始狀態參數集合(initial state parameter set)。觀測單元連接量測單元，且根據初始狀態參數集合來獲得通量觀測數值，並據此計算最佳之操作壓力、水的回收率與單位能耗。適應性演算法單元連接觀測單元，且根據初始狀態參數集合來獲得通量預測數值。估測單元連接適應性演算法單元，且藉由比較通量觀測數值及通量預測數值來獲得擴散率及流阻。健康狀態計算單元連接估測單元，且根據擴散率及流阻來獲得薄膜的健康狀態。
在一些實施例中，本揭露提供一種薄膜評估方法。薄膜評估方法包括獲得對應於薄膜的初始狀態參數集合，例如：初始污染物濃度數值，根據初始污染物濃度數值來獲得通量觀測數值，根據初始汙染物濃度數值來獲得通量預測數值，比較通量觀測數值及通量預測數值來獲得擴散率及流阻，及根據擴散率及流阻來獲得薄膜的健康狀態。
本揭露的薄膜評估系統及其評估方法可應用於多種類型的薄膜設備中。為讓本揭露的部件及優點能更明顯易懂，下文特舉出各種實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
以下針對本揭露中的各實施例的薄膜評估系統及其評估方法進行詳細說明。應理解的是，以下的敘述提供許多不同的實施例，用以實施本揭露的一些實施例的不同樣態。以下所述特定的元件及排列方式僅為簡單清楚描述本揭露一些實施例。當然，這些僅用以舉例而非對於本揭露的限定。此外，在不同實施例中可能使用類似及/或對應的元件符號標示類似及/或對應的元件，以清楚描述本揭露。然而，這些類似及/或對應的元件符號的使用僅為了簡單清楚地敘述本揭露的一些實施例，不代表所討論的不同實施例及/或結構之間具有任何關連性。
應理解的是，說明書與申請專利範圍中所使用的序數例如「第一」、「第二」等的用詞用以修飾元件，其本身並不意圖涵及代表該(或該些)元件有任何之前的序數，也不代表某一元件與另一元件的順序、或是製造方法上的順序，該些序數的使用僅用來使具有某命名的元件得以與另一具有相同命名的元件能作出清楚區分。申請專利範圍與說明書中可不使用相同用詞，例如，說明書中的第一元件在申請專利範圍中可能為第二元件。
在本揭露的一些實施例中，關於接合、連接之用語例如「連接(connect)」、「互連(interconnect)」、「接合(bond)」等，除非特別定義，否則可指兩個結構係直接接觸，或者亦可指兩個結構並非直接接觸，其中有其他結構設置於此兩個結構之間。且此關於連接、接合之用語亦可包括兩個結構都可移動，或者兩個結構都固定之情況。此外，用語「電性連接」或「電性耦接」包括任何直接及間接的電性連接手段。
於文中，「約(approximate)」、「大約(about)」、「實質上(substantially)」之用語通常表示在一給定值或範圍的10 %內、或5 %內、或3 %之內、或2 %之內、或1 %之內、或0.5 %之內。在此給定的數量為大約的數量，亦即在沒有特定說明「約」、「大約」、「實質上」的情況下，仍可隱含「約」、「大約」、「實質上」之含義。用語「範圍介於第一數值至第二數值之間」或「第一數值~第二數值」表示所述範圍包括第一數值、第二數值以及它們之間的其他數值。再者，任意兩個用來比較的數值或方向，可存在著一定的誤差。若第一數值等於第二數值，其隱含著第一數值與第二數值之間可存在著大約10%、或5 %內、或3 %之內、或2 %之內、或1 %之內、或0.5 %之內的誤差。
本揭露中的通篇說明書與申請專利範圍中會使用某些詞彙來指稱特定元件。本文並不意在區分那些功能相同但名稱不同的元件。在下文說明書與申請專利範圍中，「包括」、「具有」等詞為開放式詞語，因此其應被解釋為「包括但不限定為…」之意。因此，當本揭露的描述中使用術語「包括」及/或「具有」時，其指定了相應的部件、區域、步驟、操作及/或元件的存在，但不排除一個或多個相應的部件、區域、步驟、操作及/或元件的存在。
應理解的是，以下所舉實施例在不脫離本揭露的精神下，可以將多個不同實施例中的部件進行替換、重組、結合以完成其他實施例。各實施例間的部件只要不違背發明精神或相衝突，均可任意結合搭配使用。
除非另外定義，在此使用的全部用語(包括技術及科學用語)具有與所屬技術領域中具有通常知識者通常理解的相同涵義。能理解的是，這些用語例如在通常使用的字典中定義用語，應被解讀成具有與相關技術及本揭露的背景或上下文一致的意思，而不應以一理想化或過度正式的方式解讀，除非在本揭露的實施例有特別定義。
在一些實施例中，本揭露的薄膜評估系統及薄膜評估方法可應用於污水處理、海水淡化、自來水廠的水質前處理、廢水中的金屬回收、其他合適的應用或其組合，但本揭露不限於此。
參照第1圖，其顯示根據本揭露的一些實施例的薄膜評估系統1的系統示意圖。在一些實施例中，被評估的薄膜可包括微米過濾(microfiltration，MF)膜、超過濾(ultrafiltration，UF)膜、奈米過濾(nanofiltration，NF)膜、逆滲透(reverse osmosis，RO)膜、正滲透(forward osmosis，FO)膜、薄膜蒸餾(membrane distillation，MD)膜、陶瓷膜、其他合適的薄膜或其組合，但本揭露不限於此。在一些實施例中，薄膜可包括聚丙烯(polypropylene，PP)、聚偏二氟乙烯(polyvinylidene fluoride，PVDF)、聚四氟乙烯(polytetrafluoroethylene，PTFE)、聚碸(polysulfone，PSF)、聚醚碸(polyethersulfone，PES)、醋酸纖維(cellulose acetate，CA)、其他合適的材料或其組合，但本揭露不限於此。
在一些實施例中，薄膜評估系統1可包括量測單元10、觀測單元20、能耗最佳化單元22、適應性演算法單元30、估測單元40及健康狀態計算單元50。
如第1圖所示，在一些實施例中，量測單元10可獲得對應於薄膜處理(例如，過濾)前後的初始狀態參數集合(例如，初始數值)Sp、Sr。在一些實施例中，薄膜的初始狀態參數集合Sp、Sr可包括與通過(pass through)薄膜的滲透物(permeate)相關的滲透物數值Sp、及與未通過薄膜的截流物(retentate)相關的截流物數值Sr。
在一些實施例中，薄膜的初始狀態參數集合Sp、Sr可包括各別對應於滲透物與截流物的水質、壓力、水量、溫度、其他參數或其組合，但本揭露不限於此。在一些實施例中，水質可包括生化需氧量(biochemical oxygen demand，BOD)、化學需氧量(chemical oxygen demand，COD)、氨含量、氮含量、氯含量、總溶解固體(total dissolved solids，TDS)、導電度(conductivity)、電阻值(resistivity)、鹼度(alkalinity)、硬度(hardness)、酸鹼值(pH value)、濁度(turbidity)、微生物(micro-organism)、其他參數或其組合，但本揭露不限於此。在一些實施例中，量測單元10可包括水質計、壓力計、水量計、溫度計、其他合適的量測裝置或其組合，但本揭露不限於此。
在一些實施例中，觀測單元20、能耗最佳化單元22、適應性演算法單元30、估測單元40及健康狀態計算單元50中的每一者可各別包括處理及儲存組件，諸如處理器(processing unit)、電腦可讀介質(computer-readable medium)、記憶體(memory)等，以執行電腦程式來實現其的對應功能。其中，處理器可包括中央處理器(central processing unit，CPU)、多核CPU、圖形處理器(graphics processing unit，GPU)等，但本揭露不限於此。電腦可讀介質可包括唯讀光碟驅動器(compact disc read-only memory，CD-ROM)、硬碟驅動器、可擦除可程式設計唯讀記憶體(erasable programable read-only memory，EPROM)、電可擦除可程式設計唯讀記憶體(electrically erasable programable read-only memory，EEPROM)等，但本揭露不限於此。記憶體可包括動態隨機存取記憶體(dynamic random access memory，DRAM)、靜態隨機存取記憶體(static random access memory，SRAM)、快閃記憶體(flash memory)等，但本揭露不限於此。
本文中所使用之用語「電腦程式」指的是儲存在電腦可讀介質中的應用程式，其可以被讀入記憶體中以供處理器處理。在一些實施例中，應用程式可以用一或多種程式設計語言進行編寫。程式設計語言包括物件導向的程式設計語言，諸如Java、Smalltalk、C++、python或其類似的程式設計語言。程式設計語言亦可包括傳統的程式設計語言，諸如C程式設計語言或其類似的程式設計語言。在一些實施例中，薄膜評估系統1可使用現場可程式化邏輯閘陣列(field programmable gate array，FPGA)來實現。
如第1圖所示，在一些實施例中，觀測單元20可連接量測單元10，且觀測單元20可根據薄膜處理前後的初始狀態參數集合Sp、Sr來獲得通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm及操作壓力P。在一些實施例中，由於通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm不易藉由直接使用量測裝置進行量測來獲得，因此通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm是基於初始狀態參數集合Sp、Sr經過理論計算而獲得。其中，薄膜數值Sm可為薄膜污染物濃度數值。然而，由於僅經過理論計算，所以通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm仍可視為直接藉由量測所得的數值。
如第1圖所示，在一些實施例中，能耗最佳化單元22可連接觀測單元20，且能耗最佳化單元22可根據通量觀測數值Jt來獲得操作壓力P，例如進水壓力(feed pressure)。在一些實施例中，能耗最佳化單元22可傳輸薄膜的初始狀態參數集合Sp、Sr、通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm至能耗最佳化單元22，且能耗最佳化單元22可根據薄膜處理前後的初始狀態參數集合Sp、Sr、通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm來獲得操作壓力P及水的回收率(recovery rate) Y。在一些實施例中，由於操作壓力P及水的回收率Y可基於當前的初始狀態參數集合Sp、Sr、通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm經過理論計算而獲得，因此可不使用適應性演算法單元30來重複更新及修正操作壓力P及水的回收率Y。在一些實施例中，能耗最佳化單元22可將操作壓力P傳輸至觀測單元20、適應性演算法單元30及估測單元40。因此，估測單元40可根據通量觀測數值Jt、通量預測數值Jt_est及操作壓力P來獲得擴散率Dj及流阻Rt。
如第3圖所示，在一些實施例中，能耗最佳化單元22可進一步將操作壓力P傳輸至其他單元或可直接控制壓力閥。舉例而言，由於本揭露的能耗最佳化單元22能夠根據薄膜處理前後的初始狀態參數集合Sp、Sr、通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm來獲得當前的操作壓力P，所以能耗最佳化單元22可根據當前的操作壓力P來進行壓力控制。
詳細而言，當操作壓力P過大時，會降低薄膜的壽命。而當操作壓力P過小時，難以達到目標滲透流量(permeate flow rate)，也就是合約產水量。因此，本揭露的能耗最佳化單元22可獲得即時的最佳化操作壓力P，並調整進水壓力為最佳化壓力，進而可降低薄膜處理期間中所需的能量並達到降低單位能耗(specific energy consumption，SEC)的效果。換句話說，能耗最佳化單元22所提供的最佳化操作壓力P可達到節能、維持目標滲透流量、及/或延長薄膜壽命的效果。因此，能耗最佳化單元22可根據薄膜處理前後的初始狀態參數集合Sp、Sr、通量觀測數值Jt、薄膜數值Sm來獲得最佳化單位能耗。據此，與能耗最佳化單元22連接的觀測單元20可藉由能耗最佳化單元22的計算，獲得最佳之操作壓力P、水的回收率Y與單位能耗。
如第1圖所示，在一些實施例中，適應性演算法單元30可連接觀測單元20，且適應性演算法單元30可根據薄膜的初始狀態參數集合Sp、Sr來獲得通量預測數值Jt_est。在一些實施例中，適應性演算法單元30可儲存對應於薄膜的結垢(fouling)模型，且適應性演算法單元30可基於結垢模型來獲得通量預測數值Jt_est。在一些實施例中，適應性演算法單元30可使用適應性控制演算法(adaptive control algorithm，ACA)進行計算。在一些實施例中，適應性演算法單元30可不使用機器學習演算法。
如第1圖所示，在一些實施例中，估測單元40可連接適應性演算法單元30，且估測單元40可藉由比較通量觀測數值Jt及通量預測數值Jt_est來獲得擴散率Dj及流阻Rt。在一些實施例中，估測單元40可比較通量觀測數值Jt及通量預測數值Jt_est來獲得通量誤差數值Jt_err，其中通量觀測數值Jt及通量預測數值Jt_est之間的差值可為通量誤差數值Jt_err。在一些實施例中，估測單元40可根據通量誤差數值Jt_err來獲得擴散率Dj及流阻Rt。
如第1圖所示，在一些實施例中，估測單元40可儲存控制微分方程式，且估測單元40基於控制微分方程式並根據通量誤差數值Jt_err來獲得第一參數θ1及第二參數θ2。其中，第一參數θ1可與擴散率Dj相關，且第二參數θ2可與流阻Rt相關。如第1圖所示，在一些實施例中，估測單元40可包括擴散率估測單元42及流阻估測單元44。在一些實施例中，擴散率估測單元42可根據第一參數θ1來獲得(提取)擴散率Dj。在一些實施例中，流阻估測單元44可根據第二參數θ2來獲得(提取)流阻Rt。
如第1圖所示，在一些實施例中，健康狀態計算單元50可連接估測單元40，且健康狀態計算單元50可根據擴散率Dj及流阻Rt來獲得薄膜的健康狀態HS。在一些實施例中，健康狀態計算單元50可儲存健康狀態方程式，且健康狀態計算單元50可基於健康狀態方程式並根據擴散率Dj及流阻Rt來獲得薄膜的健康狀態HS。其中，健康狀態方程式為與擴散率Dj及流阻Rt相關的方程式。
如第1圖所示，在一些實施例中，適應性演算法單元30可根據擴散率Dj及流阻Rt來更新通量預測數值Jt_est。接著，估測單元40可根據更新後的通量預測數值Jt_est來更新擴散率Dj及流阻Rt。之後，健康狀態計算單元50可根據更新後的擴散率Dj及更新後的流阻Rt來獲得薄膜的更新後的健康狀態HS。在一些實施例中，健康狀態HS可以數值或是百分比表示。據此，適應性演算法單元30及估測單元40可以使用每一次量得的數值來修正下一次的數值。若本次的比較結果不佳，則可大幅修正下一次的預測數值。反之，若本次的比較結果為佳，則僅需小幅修正下一次的預測數值。換句話說，本揭露的適應性演算法單元30及估測單元40可漸進式地修正擴散率Dj、流阻Rt及健康狀態HS，以達到動態評估、動態修正及/或動態更新參數的效果。
以下描述本揭露的範例實施例。在下文中，以用語「污染物」代表水中的溶質或是懸浮物，但本揭露不限於此。本文的用語「污染物」亦可為所需的回收物，例如有價金屬。
在一些實施例中，適應性演算法單元30可使用薄膜關鍵參數，例如，擴散率Dj、流阻Rt，來進行動態建模。因此，可使薄膜的擴散率Dj、流阻Rt作為評估薄膜的壽命的健康狀態敏感參數(例如，第一參數θ1、第二參數θ2)。
在一些實施例中： 跨膜壓降ΔP下的薄膜結垢模型可表示為方程式(1)： 其中，Sm,j表示第j種污染物的薄膜數值，Sp,j表示第j種污染物的滲透物數值，Sr,j表示第j種污染物的截流物數值，t表示時間，A表示薄膜面積，ΔP表示跨越薄膜的壓力降，μ表示水的黏度，Rt表示時間t下的薄膜的總流阻。其中，j為1~N的正整數。 在尚未發生任何結垢現象之前，薄膜的初始阻力可表示為R0。薄膜結垢模型可以進一步表示為方程式(2)~(4)。 其中，βj、γ代表結垢模型參數，Dj表示第j種污染物的有效擴散率，Jt表示時間t下的滲透物的通量觀測數值。 從方程式(3)可以得到方程式(5)。 其中，Srp,j表示 。 對方程式(5)兩側進行微分可獲得方程式(6)。 接著，假設Rt及Dj為變化緩慢的參數，且將方程式(6)代入方程式(1)中，可獲得方程式(7)。 將方程式(7)進一步表示為方程式(8)。 其中， =Srp,j， = ；且 = ， = 。
如第1圖所示，在一些實施例中，估測單元40基於前述控制微分方程式，例如方程式(8)，來獲得第一參數θ1及第二參數θ2。接著，估測單元40從第一參數θ1中提取擴散率Dj，且從第二參數θ2中提取流阻Rt。
如第1圖所示，在一些實施例中，健康狀態計算單元50可包括表示為f(Dj, Rt)=HS的健康狀態方程式，來獲得薄膜的健康狀態HS。在一些實施例中，由於結垢主要與流阻Rt相關，且水質主要與擴散率Dj相關，因此在假設水質固定的情況下，可將擴散率Dj視為定值。從而，健康狀態方程式可表示為f(Rt)=HS，而使健康狀態HS僅與流阻Rt相關。在另一些實施例中，在假設不結垢的情況下，健康狀態HS可僅與擴散率Dj相關。在另一些實施例中，健康狀態HS可同時考量流阻Rt與擴散率Dj。
參照第2圖，其顯示根據本揭露的一些實施例的薄膜評估方法的流程示意圖。如第2圖所示，在一些實施例中，在步驟S10中，可藉由使用量測單元10，來獲得對應於薄膜的初始狀態參數集合Sp、Sr。在一些實施例中，在步驟S20中，可藉由使用觀測單元20，根據初始狀態參數集合Sp、Sr來獲得通量觀測數值Jt。在一些實施例中，在步驟S30中，可藉由使用適應性演算法單元30，根據初始狀態參數集合Sp、Sr來獲得通量預測數值Jt_est。在一些實施例中，在步驟S40中，可藉由使用估測單元40，來比較通量觀測數值Jt及通量預測數值Jt_est，以獲得擴散率Dj及流阻Rt。在一些實施例中，在步驟S50中，可藉由使用健康狀態計算單元50，根據擴散率Dj及流阻Rt來獲得薄膜的健康狀態HS。在一些實施例中，薄膜評估方法可更包括：藉由使用適應性演算法單元30，根據擴散率Dj及流阻Rt來更新通量預測數值Jt_est。在一些實施例中，薄膜評估方法可更包括：藉由使用估測單元40，根據更新後的通量預測數值Jt_est來更新擴散率Dj及流阻Rt。
參照第3圖，其顯示根據本揭露的一些實施例的擴散率、流阻及健康狀態與時間的關係示意圖。其中，擴散率Dj、健康狀態HS及流阻Rt的縱軸依序為由左至右的縱軸。如第3圖所示，在一些實施例中，假設水質固定，所以擴散率Dj可視為定值，以利於觀察流阻Rt及健康狀態HS與時間的關係。如第3圖所示，隨著時間增加，因顆粒、微生物及有機化合物等污染物造成的薄膜結垢會增加。所以會導致薄膜的流阻Rt增加，從而降低過濾效率。接著，薄膜的流阻Rt增加則會導致健康狀態HS的降低。在另一些實施例中，假設水質不固定，擴散率Dj可為變動值。舉例而言，較高的操作壓力會導致結垢分布變得更加不均勻及/或增加薄膜上的某些區域的孔隙率，進而導致擴散率Dj提升。
在下文中，使用兩階段逆滲透(RO)海水淡化實例進行說明。比較例1的參數如下：初始設定於25˚C，鹽度為3.5%，海水進料率為14,000 m 3/天(589,889 kg/小時)，水的回收率設定為90%，滲透流量為10,721 m 3/天，濃水排放量為3,579 m 3/天。前處理模組採用超過濾(UF)薄膜。另外，使用穩態數值模擬計算，粗估每噸水的基線能耗為2.1 kWh/m 3，以便與後續實例1進行比較。其中，比較例1未使用本揭露的薄膜評估系統1及薄膜評估方法，且實例1除了使用本揭露的薄膜評估系統1及薄膜評估方法之外，其餘條件與比較例1相同。
在實例1中，本揭露使用上述薄膜評估系統及/或薄膜評估方法，可藉由流量曲線(例如，通過薄膜的實際流量)與熱力學上的理論極限值的交點，來獲得水的回收率與最低能耗，且可反推獲得最佳化的操作壓力。其中，能耗越低越佳，且水的回收率越高越佳。
參照第4圖，其顯示根據本揭露的實例1的第一參數θ1與時間的關係示意圖。參照第5圖，其顯示根據本揭露的實例1的第二參數θ2與時間的關係示意圖。如第4圖所示，第一參數θ1的估計值逐步接近第一參數θ1的實際值。如第5圖所示，第二參數θ2的估計值近似第二參數θ2的實際值。換句話說，在實例1中，在時間t之下，能夠精準計算出擴散率Dj與流阻Rt，從而能獲得近似實際值的第一參數θ1與第二參數θ2。
參照第6圖，其顯示根據本揭露的實例1的流量與時間的關係示意圖。參照第7圖，其顯示根據本揭露的比較例1的流量及水的回收率與時間的關係示意圖。其中，在第7圖中，流量及水的回收率的縱軸依序為左側縱軸及右側縱軸。在第7圖中所示的日期為2024年的3月至6月。
如第6圖所示，實例1的流量為定值，因此能夠穩定維持滲透流量。本揭露可使用可程式邏輯控制器(programmable logic controller，PLC)來執行自動控制。因此實例1可依據薄膜及水質條件來調整操作壓力，以維持穩定的滲透流量。而當操作壓力提升，則可執行反洗(backwash)來降低操作壓力。如第7圖所示，在比較例1中，由於無法即時調整操作壓力，而將操作壓力設定為固定值時，滲透流量與水的回收率的波動劇烈。其原因為，為了避免沒有達到目標滲透流量，通常會設定為最大操作壓力。然而，在不同的薄膜及水質條件下皆使用相同的最大操作壓力，將會導致滲透流量與水的回收率劇烈變動。
參照第8圖，其顯示根據本揭露的實例1的單位能耗與時間的關係示意圖。參照第9圖，顯示根據本揭露的比較例1的單位能耗及操作壓力與時間的關係示意圖。其中，在第9圖中，操作壓力及單位能耗的縱軸依序為左側縱軸及右側縱軸。在第9圖中所示的日期為2024年的3月至6月。
如第8圖所示，在實例1中，單位能耗大約為2.25~3.1 kWh/m 3。如第9圖所示，在比較例1中，單位能耗大約為2.5~4 kWh/m 3。因此，實例1的單位能耗低於比較例1，且實例1的最低單位能耗與最高單位能耗之間的能耗差值亦低於比較例1。因此，實例1能夠有效節能且維持穩定的用電量。
實例1及比較例1的結果如表1所示。
表1
實例1 比較例1
滲透流量(m 3/hr) 112 7.2~111.2
水的回收率(%) 50 40~50
進水操作壓力(bar) 26~57 41~54
單位能耗(kWh/m 3) 2.27~3.1 2.5~4
平均單位能耗(kWh/m 3) 2.75 2.9
節能程度(%) 16.75 視為基準值
如表2所示，本揭露的實例1的滲透流量、水的回收率、操作壓力、單位能耗、及平均單位能耗皆為穩定，且實例1能夠節能高達16.75%。相對地，在比較例1中，由於滲透流量、水的回收率、操作壓力、單位能耗、及平均單位能耗經常劇烈改變，使得比較例1的整體操作表現為不穩定。
據此，本揭露藉由提供薄膜評估系統及薄膜評估方法，可即時、精確且具適應性地來評估薄膜的健康狀態。舉例而言，可先基於量測數值，來計算通量觀測數值及通量預測數值。然後，基於通量觀測數值及通量預測數值來計算通量誤差數值，以獲得健康狀態敏感參數(例如，第一參數θ1、第二參數θ2)。接著，從第一參數θ1及第二參數θ2中進行提取，來獲得薄膜關鍵參數(例如，擴散率Dj、流阻Rt)。之後，基於薄膜關鍵參數來評估薄膜的健康狀態。從而，本揭露的薄膜評估系統及薄膜評估方法能夠在不使用繁雜且高成本的機器學習演算法的情況下，達到動態(即時)評估、動態修正及/或動態更新參數的效果。
再者，本揭露的薄膜評估系統及薄膜評估方法可獲得經過最佳化的薄膜相關參數，諸如最佳化的操作壓力。從而，由於可對應於不同情況(例如，不同薄膜、不同水質、不同截流物濃度)來調整施加的操作壓力，所以可顯著降低薄膜處理期間中所需的能量並達到降低單位能耗的效果。更甚者，本揭露的薄膜評估系統及薄膜評估方法還可達到延長薄膜壽命、設定及調整反洗時程、調整水處理循環次數、調整水的回收率及/或提高總處理水量(例如，滲透流量)的效果。是以，本揭露提供了經改善的薄膜評估系統及其評估方法。
以上概述數個實施例，以便本揭露所屬技術領域中具有通常知識者可以更理解本揭露實施例的觀點。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者應該理解，他們能以本揭露實施例為基礎，設計或修改其他製程及結構，以達到與本文實施例相同之目的及/或優勢。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者也應該理解到，此類等效的製程及結構並無悖離本揭露的精神與範圍，且他們能在不違背本揭露之精神及範圍下，做各式各樣的改變、取代及替換。
1:薄膜評估系統 10:量測單元 20:觀測單元 22:能耗最佳化單元 30:適應性演算法單元 40:估測單元 42:擴散率估測單元 44:流阻估測單元 50:健康狀態計算單元 Dj:擴散率 HS:健康狀態 Jt:通量觀測數值 Jt_err:通量誤差數值 Jt_est:通量預測數值 P:操作壓力 Rt:流阻 S10,S20,S30,S40,S50:步驟 Sm:薄膜數值 Sp、Sr:初始狀態參數集合 Y:回收率 θ1:第一參數 θ2:第二參數
當與圖式一起閱讀時，可從以下的詳細描述中更充分地理解本揭露。值得注意的是，按照業界的標準做法，各部件並未被等比例繪示。事實上，為了明確起見，各部件的尺寸可被任意地放大或縮小。 第1圖顯示根據本揭露的一些實施例的薄膜評估系統的系統示意圖。 第2圖顯示根據本揭露的一些實施例的薄膜評估方法的流程示意圖。 第3圖顯示根據本揭露的一些實施例的擴散率、流阻及健康狀態與時間的關係示意圖。 第4圖顯示根據本揭露的一實例的第一參數與時間的關係示意圖。 第5圖顯示根據本揭露的一實例的第二參數與時間的關係示意圖。 第6圖顯示根據本揭露的實例的流量與時間的關係示意圖。 第7圖顯示根據本揭露的比較例的流量及回收率與時間的關係示意圖。 第8圖顯示根據本揭露的實例的單位能耗與時間的關係示意圖。 第9圖顯示根據本揭露的比較例的單位能耗及壓力與時間的關係示意圖。
1:薄膜評估系統
10:量測單元
20:觀測單元
22:能耗最佳化單元
30:適應性演算法單元
40:估測單元
42:擴散率估測單元
44:流阻估測單元
50:健康狀態計算單元
Dj:擴散率
HS:健康狀態
Jt:通量觀測數值
Jt_err:通量誤差數值
Jt_est:通量預測數值
P:操作壓力
Rt:流阻
Sm:薄膜數值
Sp、Sr:初始狀態參數集合
Y:回收率
θ1:第一參數
θ2:第二參數

Claims (13)

  1. 一種薄膜評估系統，包括： 一量測單元，獲得對應於一薄膜的一初始狀態參數集合； 一觀測單元，連接該量測單元，且根據該初始狀態參數集合來獲得一通量觀測數值； 一適應性演算法單元，連接該觀測單元，且根據該初始狀態參數集合來獲得一通量預測數值； 一估測單元，連接該適應性演算法單元，且藉由比較該通量觀測數值及該通量預測數值來獲得一擴散率及一流阻；及 一健康狀態計算單元，連接該估測單元，且根據該擴散率及該流阻來獲得該薄膜的一健康狀態。
  2. 如請求項1所述的薄膜評估系統，其中該適應性演算法單元更根據該擴散率及該流阻來更新該通量預測數值，且該估測單元更根據更新後的該通量預測數值來更新該擴散率及該流阻。
  3. 如請求項1所述的薄膜評估系統，其中該適應性演算法單元儲存一結垢模型，且基於該結垢模型來獲得該通量預測數值。
  4. 如請求項1所述的薄膜評估系統，其中該估測單元比較該通量觀測數值及該通量預測數值來獲得一通量誤差數值，並根據該通量誤差數值來獲得該擴散率及該流阻。
  5. 如請求項4所述的薄膜評估系統，其中該估測單元更儲存一控制微分方程式，且基於該控制微分方程式並根據該通量誤差數值來獲得一第一參數及一第二參數。
  6. 如請求項5所述的薄膜評估系統，其中該估測單元包括一擴散率估測單元及一流阻估測單元，該擴散率估測單元根據該第一參數獲得該擴散率，且該流阻估測單元根據該第二參數獲得該流阻。
  7. 如請求項1所述的薄膜評估系統，其中該健康狀態計算單元儲存一健康狀態方程式，且基於該健康狀態方程式並根據該擴散率及該流阻來獲得該薄膜的該健康狀態。
  8. 如請求項1所述的薄膜評估系統，更包括： 一能耗最佳化單元，連接該觀測單元，且根據該通量觀測數值來獲得一操作壓力。
  9. 如請求項8所述的薄膜評估系統，其中該能耗最佳化單元將該操作壓力傳輸至該估測單元，且該估測單元根據該通量觀測數值、該通量預測數值及該操作壓力來獲得該擴散率及該流阻。
  10. 如請求項8所述的薄膜評估系統，其中該能耗最佳化單元根據該通量觀測數值來獲得一回收率。
  11. 如請求項1所述的薄膜評估系統，其中該初始狀態參數集合包括通過該薄膜的一滲透物數值及未通過該薄膜的一截流物數值。
  12. 一種薄膜評估方法，包括： 獲得對應於一薄膜的一初始狀態參數集合； 根據該初始狀態參數集合來獲得一通量觀測數值； 根據該初始狀態參數集合來獲得一通量預測數值； 比較該通量觀測數值及該通量預測數值來獲得一擴散率及一流阻；及 根據該擴散率及該流阻來獲得該薄膜的一健康狀態。
  13. 如請求項12所述的評估方法，更包括： 根據該擴散率及該流阻來更新該通量預測數值；及 根據更新後的該通量預測數值來更新該擴散率及該流阻。
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TW201043963A (en) * 2009-03-13 2010-12-16 Hoffmann La Roche Method for producing an analytical consumable
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CN116879113A (zh) * 2023-06-19 2023-10-13 西南交通大学 四孔实验和联合诊断方法

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