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文献综述
一、研究背景
当前，工业废水大量排放的高盐度废水，直接导致江河水质矿化度提高，给土壤、地表水、地下水带来越来越严重的污染，危及生态环境。对于含盐废水污染的治理以及其中盐的处理和处置越来越引起人们的关注。而目前对高盐有机废水的处理技术则主要包括物理化学法和生物法，以及两种方法的组合工艺[1]。
物理化学法中，包含焚烧、深度氧化、离子交换、膜分离及电化学法等[1]。其中膜分离技术始于20世纪初，在20世纪60年代迅速崛起，是一种低成本的分离技术。而其中的纳滤膜技术则是在近几年所发展起来的新型分离技术，其原理主要是基于孔径筛分效应和荷电效应。纳滤膜的孔径范围为纳米级，可截留相对分子质量在200至1000之间的有机物和离子，并且其对相对分子质量较大的有机物和高价离子的截留率较高，对一价盐离子的截留率较低[2-5]。因此，纳滤膜的这种特性可有效分离含盐体系中的有机物和盐，作为行之可效的预处理方式用来去除大部分有机物，以进一步回收利用盐。
而纳滤分离含盐体系废水中有机物的多少直接影响到后续深度处理，因此，有必要对所纳滤分离过程进行研究，以获得纳滤膜材质对含盐体系中有机物截留性能的影响规律。本课题提出采用含盐染料废水作为研究对象，通过纳滤膜分离作为预处理，去除废水中大分子有机物及少量高价离子，对其分离过程采用相应数学模型进行模拟计算，并与实验结果进行拟合分析，对采用模型及参数进行相应修正，以得到适用于高盐条件下纳滤分离染料废水的数值模拟模型。
二、国内外研究进展
王晓琳等[6]对中外学者对纳滤膜分离机理的研究进展做了回顾与总结，对其的描述模型大致可分为结构模型、非热力学模型以及半经验模型这三类。而对膜内传递现象的表征通常使用非平衡热力学模型。此外，还有学者将ANN（人工神经网络）引入纳滤过程模型的建立，如程孟刚等[7]使用RBF（径向基神经元）神经网络技术建立预测膜通量的模型，并与实验结果较为吻合。
非平衡热力学模型不考虑膜结构以及膜内分子或离子的具体传递过程，其SK模型方程在描述膜分离性能上，应用最为广泛，并且方程简洁，常用来与实验结合回归得到膜传递参数，进而可以对膜的细孔结构进行分析，因而与结构模型相结合可以使计算简化，并能揭示溶质传质机理[6,8]。方程中的膜特征参数包括，膜的反射系数σ、溶质透过系数PS、纯水透过系数LP等[9]。这些参数并不一定需要由实验获得，而可由其他数学模型确定。SK模型主要适用于中性溶液及二元无机盐体系的膜过程。S.Wadley[10]等基于SK模型用计算机模拟方法对NaCl浓度为50g/L以及5g/L（总有机碳）着色剂溶液用MPT-30或MPT-31纳滤膜进行了模拟计算，所得结果与实验结果相近。
结构模型中包括有固定电荷模型（TMS）、细孔模型（SHP）、空间电荷模型（SC）、静电位阻模型（ES）、道南位阻模型（DSPM）、DSPM-DE等[6]。
固定电荷模型（TMS）与空间电荷模型（SC）统称为电荷模型，均用以描述孔内质点离子的传递特性，以及膜过程电动现象的描述[9]。SC模型方程由P-B方程(描述离子浓度）、Nernst-Planck方程（离子传递）、Navier-Stocks方程（离子流动）组成。TMS模型主要由Donnan方程（膜界面离子浓度分布）、Nernst-Planck方程（膜内离子传递）及膜内外电中性方程组成。SC模型比TMS模型考虑更多，计算也更为复杂，可以用以预测膜分离性能，计算传递参数等。但其难以与实际结合，因此，TMS模型的应用更为广泛[6,11]。
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