Полимерные мембраны и их применение

Полимерные мембраны приобрели широкую популярность в строительстве. Особая техника производства и повышенные эксплуатационные характеристики расширили сферу их применения. Геосинтетические мембраны применяют в возведении водоемов и при строительстве на слабых грунтах. Кровельные мембраны уже более 40-лет используют для устройства плоских крыш.

Что такое полимерная мембрана?

Мембрана представляет собой несколько слоев полимерного материала, которые соединены между собою при помощи вяжущих веществ. Для изготовления кровельных мембран используют поливинилхлорид, синтетический каучук и термопластичные полиолефины. Внутренние части, между слоями мембраны, наполняются пластификаторами и стабилизаторами, пигментными материалами и антипиренами. Благодаря своим добавкам полимерные мембраны имеют высокую УФ-стойкость, термопрочность, гибкость и поверхностную прочность.

Кровельные полимерные материалы изготавливаются в трех основных видах:
• ЭПДМ мембрана из искусственного каучука:
• ПВХ мембрана из поливинилхлорида;
• ТПО мембрана полиолефина.

Каждый из материалов имеет индивидуальные особенности и технические характеристики, долговечность и особенность укладки. Но они одинаково хорошо показали себя, как материалы для устройства плоских крыш с повышенной износоустойчивостью поверхности. Монтируются мембраны способом термического склеивания при температуре от 400 градусов по Цельсию. Возможна автоматическая и ручная склейка, в зависимости от площади кровли.

ПВХ мембраны для кровельных работ и их преимущества

Поливинилхлоридные кровельные мембраны получили очень широкое распространение. На протяжении десятилетия производители изменяли состав материала, чтобы исключить все недостатки аналогичных продуктов. Основное преимущество ПВХ мембраны – это ее паропроницаемость. Эта особенность обеспечивает эффективную вентиляцию подкровельного пространства. Изготавливается мембрана неармированной и армированной. Разница между ними в прочности и методах крепления.

ПВХ мембраны выдерживают перепады температур и обладают высокой эластичностью, имеют высокую отражающую способность. Сезонные расширения и сужения не влияют на качество покрытия и соединительные швы. Из недостатков стоит выделить средний уровень износостойкости. Часто ходить по такой крыше не рекомендуется. Также ПВХ мембрана восприимчива к воздействию нефтепродуктов, но для кровельных работ это не играет решающей роли. Срок службы такой кровли – более 30-ти лет.

ЭПДМ мембраны для кровельных работ и их преимущества

ЭДПМ названа по материалу, из которого производится – этиленпропилендиенмономер. Проще говоря, это каучук искусственного происхождения. Пожалуй, это старейший вид кровельной мембраны. Ее прочность и защитные характеристики позволяют обустраивать практические любые плоские кровли. ЭПДМ мембрана имеет высокую износостойкость и выдерживает даже критичные температуры, до -50 градусов. Имея все характеристики природной резины, такая мембрана очень эластична и любые температурные изменения конструкции не влияют на качество кровли. Материал не восприимчив к большинству химических элементов и очень просто монтируется. Срок службы такой кровли – более 50-ти лет.

Из недостатков стоит отметить ее паронепроницаемость. То есть, при монтаже нужно дополнительно обеспечить подкровельную вентиляцию.

ТПО мембраны для кровельных работ и их преимущества

Для производства данного вида кровельной мембраны применяется термопластичный полиолефин. В конструкции материала практически нет пластификаторов. За счет улучшенной конструкции срок службы ТПО мембран намного больше, чем у остальных материалов. Вместе с тем, мембрана обладает отменной эластичностью и поверхностной износостойкостью. Материал также невосприимчив к мелким проколам и ударам. Еще одной особенностью ТПО мембраны является ее химическая устойчивость, невосприимчивость к большинству агрессивных соединений. Ее применение рекомендовано для промышленных предприятий.

Единственным выявленным недостатком ТПО мембраны является ее стоимость в сравнении с аналогичными материалами.

Где купить полимерную мембрану?

Компания ГЕОстандарт наряду с геосинтетическими мембранами наладила выпуск высококачественных полимерных мембран.

Ассортимент компании включает как армированные мембраны, так и неармированные, разноцветные и особо прочные виды мембран. Весь материал производства ГЕОстандарт соответствует требованиям ГОСТ и международным нормам. А четкая ориентированность на отечественного покупателя позволяет создавать мембраны, которые будут работать в разных климатических условиях.

КровТрейд-ROOF ARCTIC, гидроизоляция кровли

ПВХ мембраны – это кровельные и гидроизоляционные материалы с определенным типом армирования, которые отлично подходят для устройства и ремонта кровельных конструкций. При этом данные продукты, в частности KTmembrane, обладают отличными физико-механическими показателями и имеют устойчивый спрос на строительном рынке. Объясняется это положительным опытом применения ПВХ мембран при устройстве кровель различных зданий и сооружений.

Следует отметить, что устройство кровли из ПВХ мембран — это высокотехнологичный процесс с определенным техническим сопровождением, включающим: инженерные расчеты, набор комплектующих, технологический контроль, гарантийное обслуживание. ПВХ мембрана сваривается горячим воздухом. При этом технология сварки гарантирует цельную и полностью герметичную поверхность, без вероятности воспламенения и нарушения целостности шва. Сваренное покрытие столь же крепко, как и сама мембрана. Полотна свариваются автоматической сварочной машиной, которая оптимизирует температуру, скорость и давление. Сварка выполняется путем нагрева верхнего и нижнего слоев мембраны и одновременного сжатия поверхностей одной к другой. Шов образуется немедленно. Сварка возможна при влажной и морозной погоде, поскольку горячий воздух сушит и прогревает обе поверхности, прежде чем сварить.

Подчеркнем, что KTmembrane – это кровельная и гидроизоляционная ПВХ мембрана, произведенная на современном оборудовании передовым способом экструдирования. Суть в том, что уникальная экструзионная линия позволяет получать отличные качественные характеристики данного продукта. Например, отличную гомогенность состава. Соответственно, и высокие гибкостные свойства. Данный факт особенно важен в климатических условиях России, где одним из важнейших показателей ПВХ мембраны является ее морозостойкость. Поэтому KTmembrane создана и производится с учетом всех особенностей российского климата.

Мембраны полимерные профилированные КТ ДРЕЙН — это полотна из полиэтилена высокой плотности с отформованными округлыми выступами высотой 8 мм. Поверхность мембраны эффективно распределяет давление грунта по всей площади основания или фундамента зданий и сооружений. При этом исключается образование локальных (точечных) нагрузок. Пространство между стеной и полотном мембраны, образованное выступами, позволяет свободно циркулировать воздуху, улучшая температурно-влажностный режим помещения.

Купить рулонные кровельные и гидроизоляционные ПВХ мембраны вы можете обратившись по тел.: +7 (343) 253-60-70

Полимерные (ПВХ) мембраны — производство ТехноНиколь

По всем вопросам, в том числе, о ценах и скидках для оптовых и мелкооптовых покупателей на полимерные мембраны LOGICROOF и ECOPLAST, выпускаемые компанией ТЕХНОНИКОЛЬ, обращайтесь, пожалуйста, к менеджерам по телефону: +7 (495) 215-24-75.

LOGICROOF V-GR FLEECE BACK

(1,5 — 2,0 мм)

армированная ПВХ-мембрана с флисовой подложкой

клеевой метод крепления

Описание:

LOGICROOF V-GR FLEECE BACK — кровельная мембрана, армированная стеклохолстом, с флисовой подложкой из ламинированного геотекстиля. Обладает высокой стойкостью к проколам и стабильностью размеров, стабилизирована против УФ-излучения. Благодаря слою из ламинированного геотекстиля, мембрану можно приклеивать на различные виды основания – бетон, металл, теплоизоляционные плиты PIR, а также на битумные рулонные материалы. Мембрана применяется в качестве гидроизоляционного слоя в однослойных кровельных системах с клеевым методом крепления.

Технические характеристики:

•    Прямолинейность — не более 50 мм на 10 м.
•    Плоскостность — не более 10 мм.
•    Прочность при растяжении вдоль рулона, метод А — не менее 800 Н/50 мм.
•    Прочность при растяжении поперек рулона, метод А — не менее 600 Н/50 мм.
•    Удлинение при максимальной нагрузке — не менее 200%.
•    Сопротивление раздиру — не менее 150 H.
•    Полная складываемость при отрицательной температуре — не более -25°C.
•    Гибкость на брусе радиусом 5 мм — не более -40°C.
•    Водопоглощение по массе — не более 0.5%.
•    Изменение линейных размеров при нагревании в течение 6 ч при 80°С — не более 0.5%.
•    Прочность сварного шва на раздир — не менее 300 Н/50 мм.
•    Прочность сварного шва на разрыв — не менее 600 Н/50 мм.
•    Сопротивление динамическому продавливанию (ударная стойкость) по твердому основанию составляет для толщины 1,5 мм — 800 мм.
•    Сопротивление статическому продавливанию — не менее 20 кг.
•    Водонепроницаемость, 0,2 МПа в течение 2 ч — отсутствие следов проникновения воды.
•    Группа распространения пламени — РП2.
•    Группа горючести — Г3.
•    Группа воспламеняемости — В2.

ПВХ-мембраны Премиум и Бизнес класса производства ТЕХНОНИКОЛЬ

Полимерная мембрана LOGICROOF применяется для гидроизоляции плоских кровель. Трехслойная гидроизоляционная мембрана выполнена из высококачественного пластифицированного поливинилхлорида, содержит антипирены и специальные стабилизаторы. ПВХ-мембрана разработана с использованием системы TRI-P. Благодаря чему мембрана имеет специальный защитный верхний слой толщиной 200 мкм, надежно защищающий материал от воздействия ультрафиолета, что продлевает её срок службы. Полимерная мембрана LOGICROOF (ПРЕМИУМ КЛАСС) обладает повышенной эластичностью для облегчения укладки при низкой температуре.

Полимерная мембрана ECOPLAST — трёхслойная гидроизоляционная мембрана на основе высококачественного пластифицированного поливинилхлорида. ПВХ-мембрана ECOPLAST стабилизирована против УФ–излучений с использованием системы TRI-P. Применяют полимерную мембрану ECOPLAST (БИЗНЕС КЛАССА) для гидроизоляции плоских кровель.

Одной из особенностей мембран LOGICROOF и ECOPLAST производства ТЕХНОНИКОЛЬ является большая ширина полотна, что позволяет подобрать оптимальный размер рулона для крыши любой конфигурации и свести количество швов на полимерной кровле к минимуму.

Современная экструзионная технология производства мембран позволяет получать материал с однородной структурой, чем достигается высокое качество и долговечность при эксплуатации.

Преимущества полимерных мембран LOGICROOF и ECOPLAST производства «ТехноНИКОЛЬ»

•    Долговечность

  При правильном устройстве кровля из ПВХ-мембраны не требует капитального ремонта в течение десятилетий. В Европе есть кровли, построенные более 30 лет назад, которые до сих пор успешно эксплуатируются.

•    Пожаробезопасность

  ПВХ-мембраны имеют наивысшую для полимеров группу горючести Г1 (толщина 1,2 мм). Более «толстые» мембраны относятся к группе горючести Г2. Мембрана LOGICROOF V–RP 1,5 по обоим методам испытаний с запасом уложилась в требования к кровельным материалам и классифицирована по высшему классу Broof (t1), Broof (t2), Broof (t3).

•    Технологичный монтаж

  Процесс монтажа пожаробезопасен — осуществляется без применения открытого пламени. Рулоны мембраны свариваются горячим воздухом специальным автоматическим оборудованием, что снижает значение человеческого фактора. Такой способ дает 100% надежность сварных швов.

•    Высокая скорость укладки

  Бригада из 8 человек может уложить до 1000 м2 за смену, что особенно важно для коммерческих объектов с кровлями больших площадей.

•    Паропроницаемость

  Благодаря своей структуре ПВХ-мембраны не препятствуют испарению влаги из утеплителя, благодаря чему он эксплуатируется в оптимальных условиях.

•    Архитектурная выразительность

  Помимо стандартного ассортимента цветных мембран (белый, серый, зелёный, синий, красный) они могут быть изготовлены в любом цвете по желанию заказчика (гарантия на стойкость цвета – 10 лет). А благодаря своей гибкости мембраны могут быть использованы на кровлях любых, даже самых нестандартных форм.

•    Для удобства монтажа вдоль рулона, с обеих сторон, оставлена полоса без флиса толщиной не менее 5 см.
•    Поставляется в рулонах шириной 2,1 м.
•    Высокая прочность, стойкостью к проколам.
•    Гарантия от 10 лет.

Полимерная ПВХ мембрана Икопал Монарплан

Особенности применения

Полимерные мембраны стали широко использоваться как кровельные материалы в 70-е годы прошлого столетия. Они обладают весьма значительными преимуществами по сравнению с традиционными материалами, поэтому эти гидроизоляционные материалы достаточно быстро стали популярны во многих странах мира.

Наибольшее распространение в Европе получила полимерная мембрана из пластифицированного поливинилхлорида или ПВХ-П мембрана. На рынке Северной Америки более востребованы материалы из термопластичных полиолефинов (ТПО) и покрытие из полимеризированного Этилен-Пропилен-Диен-Мономера (ЭПДМ), а ПВХ мембрана занимает лишь третье место по своей популярности.

Как и в Европе, в России с конца прошлого века полимерное покрытие широко используется в основном для строительства новых объектов: торговых и спортивных комплексов, складских площадок, офисных центров. Преимущества: высокие технические и противопожарные характеристики, продолжительный период эксплуатации, высокая скорость монтажа, удобство в последующем обслуживании.

ICOPAL — крупнейший мировой производитель полимерных мембран

Сегодня Группа ICOPAL — это крупнейший мировой производитель полимерных кровельных и гидроизоляционных мембран. Первая мембрана была выпущена еще в 1969 году, а сегодня мембраны под марками МОНАРПЛАН и ВОЛЬФИН известны во всем мире. Производства Группы находятся в Нидерландах, Словакии и Германии. Стоит отметить, что кровельное покрытие, смонтированное на одном из объектов в Нидерландах еще в 1977 году, служит по сей день, что является несомненным рекордом. Причем мембрана МОНАРПЛАН, которая была там использована, до сих пор, то есть спустя почти 50 лет, не потеряла свои водоизоляционные свойства.

Технология мембран, как производство, так и устройство, детально разработана специалистами ICOPAL. Подготовлены подробные рекомендации по их применению, которые включают в себя описание, объяснение их назначения и область применения, приведены практические узлы устройства кровель, примеры расчета ветровых нагрузок и, соответственно, способы крепления к основанию.

Продукция

Продукция ICOPAL обладает высокими характеристиками и при производстве проходит многоступенчатый контроль качества. МОНАРПЛАН ФМ применяется не только для устройства новых неэксплуатируемых кровель, но и для ремонта старых. Материал обладает повышенной стойкостью к ультрафиолетовому излучению и армируется высокопрочной основой из полиэстера. МОНАРПЛАН, согласно проведенным сертификационным испытаниям, обладает повышенной морозостойкостью (до минус 45°С), что особенно важно для нашего климата, устойчива к перепадам температур. Она укладывается в один слой, полотнища свариваются горячим воздухом при помощи ручного или специального автоматического оборудования.

Гидроизоляционная ПВХ мембрана МОНАРПЛАН G рекомендуется для эксплуатируемых балластных и так называемых зеленых кровель. Материал содержит специальные фунгицидные добавки, защищающие ее от воздействия грибков, бактерий и прорастания корней. Для обеспечения стабильности линейных размеров в качестве армирующего слоя используется высокопрочный стеклохолст. Материал также монтируется в один слой и сваривается горячим воздухом.

Сертификация

Кровельные мембраны МОНАРПЛАН уже много лет поставляются в Российскую Федерацию, Республику Беларусь и другие страны СНГ. Продукция сертифицирована и прошла все необходимые испытания. Материалы были дополнительно протестированы в АО «ЦНИИПромзданий» на долговечность, термостарение, эластичность при низких температурах. Было подтверждено, что срок эксплуатации ПВХ мембран производства ICOPAL составляет более 20 лет. Поэтому они рекомендованы к применению во всех климатических зонах для устройства эксплуатируемых и неэксплуатируемых кровель всех типов.

Полимерные мембраны для гидроизоляции: виды (ЭПДМ, ПВХ, ТПО мембраны), характеристики, описание, устройство, монтаж, крепление, технология укладки

Гидроизоляция кровли с помощью полимерных мембран уже давно получила самое широкое распространение в США, Канаде и многих странах Европы. В России первые гидроизоляционные мембраны появились в восьмидесятых годах прошлого века. Гидроизоляционные мембраны — современный строительный рулонный материал, изготавливаемый из различных видов полимеров.

Гидроизоляционные мембраны имеют множество положительных характеристик:

• долговечность (срок службы покрытий составляет 30-50 лет)
• морозостойкость (многие мембраны не теряют эластичность при температуре до −60 градусов)
• устойчивость к воздействию УФ-излучения, атмосферных осадков
• высокая химическая стойкость
• простота и высокая скорость проведения монтажных работ (мембраны выпускаются в рулонах, ширина которых составляет от 1 до 15 м, монтируются они в один слой)
• широкий спектр применения (гидроизоляция кровли, фундаментов, мостов, подземных сооружений, бассейнов, резервуаров и т.д.)

Существует множество разновидностей полимерных мембран в зависимости от материала, из которого они изготовлены. Например, этилен-винилацетат (ЭВА), полиизобутилен (ПИБ), полиэтилен высокой плотности (HDPE), полиэтилен низкой плотности (LDPE), хлорсульфарированный полиэтилен (ХСП) и др.

Среди всего этого многообразия можно выделить три основных вида полимерных мембран:

• модифицированный этилен-пропилен-диен-монометр
• пластифицированный поливинилхлорид
• термопластичные полиолефины

Модифицированный этилен-пропилен-диен-монометр (ЭПДМ)

Этот вид мембран изготавливается из синтетического каучука. Впервые мембраны ЭПДМ стали использовать в США шестидесятых годов XX века. Долговечность этого материала уже проверена временем. Он морозоустойчив, отличается высокой эластичностью и лёгким весом (менее 1,5 кг на 1 кв. м). Площадь материала в рулоне может достигать 900 кв. м, за счёт чего уменьшается количество швов и ускоряется монтаж гидроизоляционного покрытия. ЭПДМ-мембраны могут быть армированными или неармированными, что, соответственно, увеличивает их прочность или эластичность. Шов выполняется клеевым способом с использованием самоклеющейся ленты. Материал можно укладывать поверх старых битумных покрытий. Очень часто такие мембраны используются при устройстве инверсионной кровли.

Пластифицированный поливинилхлорид (ПВХ)

ПВХ-мембраны изготавливают из поливинилхлорида с добавлением пластификатора. Пластификатор применяется для повышения эластичности материала, однако со временем он может улетучиваться, что иногда провоцирует появление трещин. Площадь в одном рулоне составляет 50-55 кв.м. ПВХ-мембраны монтируются с помощью сварного шва, который считается более надёжным, чем клеевой способ. Но их нельзя укладывать на существующие старые покрытия, так как они несовместимы с битумом.

ПВХ-мембраны обладают низкой степенью горючести (Г2 или Г1). Производители обычно указывают срок службы такого покрытия до 25-30 лет. В Европе на данный момент — это самый популярный вид полимерных мембран. В России также большой популярностью пользуются ПВХ-мембраны, хотя многие специалисты считают возможным применение таких мембран только в условиях относительно мягкого климата. Для районов Сибири и Севера более подходящим вариантом считаются ЭПДМ и ТПО-мембраны. Основное преимущество поливинилхлоридных мембран для большинства строительных организаций — более низкая стоимость, пожаробезопасность и простота монтажа.

Термопластичные полиолефины (ТПО)

Это самая современная разновидность мембран, появившаяся в семидесятых годах прошлого века в США. Изначально такие гидроизоляционные мембраны применялись в качестве подземной гидроизоляции, затем их стали использовать в кровельных работах. ТПО-мембрана на 70 % состоит из каучука и на 30% — из полипропилена. У такой мембраны самая высокая морозостойкость (до −63 градусов), и, благодаря добавлению новейших антигрибковых составов, высокая биостойкость.

ТПО-мембраны отличаются высокой прочностью и устойчивостью к агрессивным средам. При монтаже мембран используется сварной шов. В состав ТПО-мембран также может входить полиэфирная сетка, образующая армирующий слой. Площадь материала в рулоне составляет, как и у ПВХ, 50-55 кв.м. ТПО-мембраны более экологичны и долговечны, чем ПВХ-мембраны, но они имеют меньшую эластичность и некоторые из них обладают более высокой степенью горючести.

ТПО-мембраны монтируются на любое основание и используются во всех видах кровельных систем.

В настоящее время на строительном рынке Америки ТПО-мембраны легко потеснили традиционные для этой страны ЭПДМ. А в Европе производители ПВХ-мембран постоянно совершенствуют свою продукцию, используя в производстве различные добавки и новые технологии.

Хотелось бы упомянуть ещё об одной разновидности гидроизоляционных мембран, изготовленных из полиэтилена высокой плотности ПВП-мембранах (HDPE). Эти мембраны также являются хорошим вариантом для создания эксплуатируемой кровли, но наибольшее распространение они получили в качестве гидроизоляции фундаментов и стен. Материал характеризуется долговечностью, прочностью, устойчивостью к воздействию корневых систем. Существуют виды ПВП-мембран с замковым соединением, что позволяет быстро производить укладку на любых горизонтальных и вертикальных плоскостях.

Использование современных гидроизоляционных материалов способствует уменьшению трудоёмкости строительных работ и значительно улучшает эксплуатационные качества готового объекта.

Полимерные мембраны

Полимерные мембраны

Категории материалов

Flagon — полимерные ПВХ-мембраны

Быстрый и эффективный монтаж

Экологическая и пожарная безопасность

Высокие прочностные характеристики, паропроницаемость и ремонтопригодность

Эластичность при низких температурах и водонепроницаемость

Гарантийный срок – от 10 лет, срок службы – более 30 лет

Flagon — полимерные ТПО-мембраны

Быстрый и эффективный монтаж

Экологическая и пожарная безопасность

Высокие прочностные характеристики, паропроницаемость и ремонтопригодность

Эластичность при низких температурах и водонепроницаемость

Гарантийный срок – от 10 лет, срок службы – более 50 лет

Flagpool — полимерные мембраны для бассейнов

Быстрый и эффективный монтаж

Экологическая безопасность

Высокие прочностные характеристики и ремонтопригодность

Эластичность при низких температурах и водонепроницаемость

Гарантийный срок – от 10 лет, срок службы – более 30 лет

Iko Armourplan — премиальная кровельная ПВХ-мембрана от концерна IKO

Индивидуальная гарантия под объект – 15 лет

Высокие прочностные характеристики (прочность на разрыв – более 1250 Н/50 мм)

Сохраняет эластичность при низких температурах (гибкость на брусе -30 °С)

Качество подтверждено сертификатом качества BBA и страхованием в FM Global

Быстрый монтаж (до 350 м.кв. за смену).

Технический отдел

Помощь при выборе и расчете материалов

Какой материал выбрать?

Сколько материала потребуется?

Как правильно смонтировать?

Какие условия эксплуатации?

Полимерные мембраны

Полимерные (ПВХ) мембраны — современный гидроизоляционный материал. Основное назначение — гидроизоляция кровли, фундаментов, бассейнов.

Сегодня ПВХ мембрана пользуется широким спросом по всему миру. В Европе более четверти всех кровель защищены ПВХ мембранами (по данным AMI Consulting). На начало 2013 года более 35 млн.кв.м. кровель защищено мембранами ТехноНИКОЛЬ.

Ассортиментная линейка полимерных мембран ТехноНИКОЛЬ представлена следующими марками:

LOGICROOF Arctic – полимерная мембрана СУПЕР ПРЕМИУМ КЛАССА для гидроизоляции кровель в холодных регионах.
Трехслойная полимерная гидроизоляционная мембрана на основе высококачественного пластифицированного поливинилхлорида (ПВХ) c внутренним армированием полиэстеровой сеткой. Стабилизирована против УФ излучения с использованием системы TRI-P®*. Содержит антипирены и специальные стабилизаторы. Обладает повышенной эластичностью для облегчения укладки при низкой температуре.

LOGICROOF – полимерная мембрана ПРЕМИУМ КЛАССА для гидроизоляции плоских кровель.
Трехслойная гидроизоляционная мембрана на основе высококачественного пластифицированного поливинилхлорида (ПВХ). Стабилизирована против УФ – излучений с использованием системы TRI-P*. Содержит антипирены и специальные стабилизаторы. Обладает повышенной эластичностью для облегчения укладки при низкой температуре.

ECOPLAST – полимерная мембрана БИЗНЕС КЛАССА для гидроизоляции плоских кровель.
Tрёхслойная гидроизоляционная мембрана на основе высококачественного пластифицированного поливинилхлорида (ПВХ). Стабилизирована против УФ – излучений с использованием системы TRI-P*.

ECOPLAST V-GR

Полимерные ПВХ мембраны ECOPLAST применяются в качестве гидроизоляции кровельных систем, фундаментов и тоннельных сооружений. ПВХ мембраны ECOPLAST укладываются в один слой и свариваются горячим воздухом при помощи автоматического оборудования. Исключительно устойчивы к климатическим воздействиям. Несовместимы с битумом.

Область применения

ПВХ мембрана, армированная стекловолокном. Применяется для гидроизоляции в балластных и инверсионных кровельных системах. Обладает повышенной прочностью на прокол.

Таблица Характеристик материалов

Наименование параметра		ECOPLAST V-GR
Тип полимера		ПВХ
Армирование		стеклохолст, фиброволокно
Толщина, мм		1,5
Прочность при максимальном напряжении, МПа		14
Относительное удлинение при разрыве, %, не менее		90
Водопоглощение по массе, % не более		0,5
Гибкость на брусе 5 мм, °С		— 30
Сопротивление статическому продавливанию, 250 H х 24 ч		Выдерживает испытание на водонепроницаемость
Группа горючести		Г4

ECOPLAST V-RP

Иногда возникает необходимость осуществить ремонт кровли там, где запрещено применение открытого огня. Правильным выбором является использование ПВХ мембран ECOPLAST (экопласт), при укладке которых используется только горячий воздух.

ПВХ мембраны ECOPLAST предназначены для устройства гидроизоляции кровельных систем, фундаментов и тоннельных сооружений. Важное преимущество ПВХ мембран ECOPLAST – надежная гидроизоляция обеспечивается одним слоем материала, а сварка рулонов ведется горячим воздухом с помощью специального оборудования, что позволяет вести укладку материала с высокой скоростью при любых погодных условиях, экологично и экономично.

Производство ПВХ мембран ECOPLAST (экопласт) осуществляется методом экструзии, что позволяет получить высокогомогенный продукт, который обладает практически нулевым водопоглощением. Не пропуская воду, ПВХ мембраны в то же время позволяют выходить влаге в виде пара из подкровельного пространства в окружающую среду. Благодаря этому утеплитель находится в благоприятных влажностных условиях.

Преимущества армированной мембраны ECOPLAST

ПВХ мембраны ECOPLAST V-RP армируются полиэстеровой сеткой. Сетка обеспечивает высокую прочность на разрыв, что является важным показателем для систем с механическим креплением. Качественные пластификаторы, применяемые в производстве ECOPLAST V-RP, позволяют сохранять эластичность материала при низких температурах.

Область применения

ПВХ мембрана, армированная полиэстеровой сеткой, применяется в качестве гидроизоляционного слоя в кровлях в системах с механическим креплением. Благодаря антискользящей поверхности, он может использоваться при ремонте крыш, уклон которых превышает десять градусов. Гарантия производителя на мембрану ECOPLAST – 10 лет, срок ее эксплуатации при этом составляет не менее сорока лет.

Таблица Характеристик материалов

Наименование параметра		ECOPLAST V-RP
Тип полимера		ПВХ
Армирование		полиэстер
Толщина, мм		1,2–2,0
Прочность при максимальном напряжении, МПа		> 19
Относительное удлинение при разрыве, %, не менее		> 60
Водопоглощение по массе, % не более		0,3
Гибкость на брусе 5 мм, °С		-40
Сопротивление статическому продавливанию, 250 H х 24 ч		Выдерживает испытание на водонепроницаемость
Группа горючести		Г2

ECOPLAST V-SR

Полимерные ПВХ мембраны ECOPLAST применяются в качестве гидроизоляции кровельных систем, фундаментов и тоннельных сооружений. ПВХ мембраны ECOPLAST укладываются в один слой и свариваются горячим воздухом при помощи автоматического оборудования. Исключительно устойчивы к климатическим воздействиям. Несовместимы с битумом.

Область применения

Неармированная ПВХ мембрана. Применяется для изготовления элементов усиления и сопряжения с различными кровельными конструкциями, такими как трубы, воронки, мачты.

Таблица Характеристик материалов

Наименование параметра		ECOPLAST V-SR
Тип полимера		ПВХ
Армирование		без армирования
Толщина, мм		1,5
Прочность при максимальном напряжении, МПа		>14
Относительное удлинение при разрыве, %, не менее		>200
Водопоглощение по массе, % не более		0,1
Гибкость на брусе 5 мм, °С		— 40
Сопротивление статическому продавливанию, 250 H х 24 ч		Выдерживает испытание на водонепроницаемость
Группа горючести		Г4

LOGICROOF T-SL – полимерная мембрана для гидроизоляции мостов, тоннелей, фундаментов зданий и сооружений.
Двухслойная гидроизоляционная неармированная мембрана на основе высококачественного пластифицированного поливинилхлорида (ПВХ) с желтым сигнальным слоем.

LOGICROOF T-SL (Тоннельная)

T-SL – неармированная двухслойная гидроизоляционная ПВХ мембрана. Мембрана содержит тонкий сигнальный верхний слой ярко-желтого цвета, позволяющий быстро обнаружить повреждения гидроизоляционного ковра. Область применения: подземная гидроизоляция.

Применяется для гидроизоляции мостов, тоннелей, фундаментов зданий и сооружений. Длина рулона по заказу.

Область применения

Таблица Характеристик материалов

Наименование параметра		LOGICROOF T-SL
Тип полимера		ПВХ
Армирование		без армирования
Толщина, мм		1,5–2,0
Прочность при максимальном напряжении, МПа		> 15
Относительное удлинение при разрыве, %, не менее		> 200
Водопоглощение по массе, % не более		0,1
Гибкость на брусе 5 мм, °С		-45
Сопротивление статическому продавливанию, 250 H х 24 ч		Выдерживает испытание на водонепроницаемость
Группа горючести		Г3

Полимерные мембраны ТехноНИКОЛЬ производятся на заводе Logicroof (г. Рязань) на современной итальянской линии компании AMUT способом экструдирования.
При производстве мембран используется только европейское сырье, прошедшее контроль качества.

Качество и надежность полимерных мембран ТехноНИКОЛЬ подтверждены необходимыми сертификатами: Сертификаты соответствия (Россия, Европа) Пожарные сертификаты Cанитарные заключения Страхование Электронные сертификаты можно найти на сайте: logicroof.ru

Ваше логичное решение для кровли и гидроизоляции!

* Полимерные мембраны LOGICROOF и ECOPLAST производятся по новейшей технологии производства – технологии TRI-P®. Данная технология была разработана специалистами Компании, учитывая опыт западных партнеров по производству ПВХ мембран и их применения на кровлях.

Главная причина старения ПВХ полимерных мембран заключается в агрессивном воздействии окружающей среды. Особенно губительным для ПВХ является старение под действием ультрафиолета в результате которого происходит деструкция и активизируются окислительные процессы.

Технология TRI- P® позволяет защитить мембрану от воздействия ультрафиолета, тем самым продлевая срок службы кровельной мембраны.

Полимерная мембрана

— обзор

2 ВВЕДЕНИЕ

Полимерные мембраны широко используются в качестве химического распознающего элемента в конструкции химических сенсоров. Они представляют собой несмешивающиеся с водой фазы с высокой вязкостью и основаны на полимерной матрице, которая играет роль поддерживающего материала; и пластификатор, который служит органическим растворителем мембранной фазы. Химическое распознавание иона аналита, I ^z , основано на разделении гидрофильного иона из водного образца на липофильную фазу мембраны.Это разделение выражается коэффициентом разделения иона k _I и зависит от диэлектрической проницаемости среды, а также размера и заряда иона аналита [1,2]. Увеличение размера иона и уменьшение заряда иона приводит к увеличению распределения ионов в липофильной мембране. Был составлен экспериментальный ряд распределения ионов в соответствии с их липофильностью в системе октанол-вода, который представляет собой так называемый ряд селективности Хофмайстера [3]:

(1) Cs +> Rb +> K +> Nh5 +> H +> Na + > Li +> Ba2 +> Sr2 +> Ca2 +> Mg2 +

(2) ClO4-> SCN-> I-> NO3-> Br-> NO2-> Cl-> HCO3-> SO42-> F-

Для отклонения из ряда селективности Хофмайстера и увеличения относительно низкого распределения гидрофильных ионов в липофильной мембранной фазе ионофоры добавляются в полимерную мембрану.Эти ионофоры [4,5] представляют собой подвижные электрически нейтральные или заряженные, липофильные, органические или неорганические вещества, которые могут избирательно взаимодействовать [6,7] с ионами анализируемого вещества посредством электростатических взаимодействий, ван-дер-ваальсовых или водородных связей. Это взаимодействие облегчает перенос ионов анализируемого вещества в липофильную полимерную мембрану. Кроме того, полимерные мембраны также легированы электрически заряженными органическими веществами, называемыми липофильными ионными центрами [8,9]. Эти заряженные соединения уменьшают электрическое сопротивление мембраны, обеспечивают заряженные участки и лабильные противоионы и, таким образом, могут увеличивать распределение ионов анализируемого вещества в липофильной полимерной мембране.

Механизм реакции полимерной мембраны как элемента химического распознавания определяется ее химическим составом. Если мембрана легирована одним ионофором, который является селективным по отношению к исследуемому иону аналита, эта мембрана называется поверхностно-активной мембраной [10]. Между ионофором и ионом аналита существует прямое химическое взаимодействие. Это взаимодействие опосредует перенос ионов от водного образца к внешней фазовой границе мембраны. Экстракция ионов ограничена границей раздела мембрана / водный раствор из-за принципа электронейтральности.Следовательно, согласно механизму поверхностно-активного мембранного ответа (рис. ) ионы аналита экстрагируются на фазовую границу внешней мембраны до конечной концентрации, которая связана с активностью иона аналита в водной пробе.

Рисунок 1. Механизм отклика поверхностно-активной мембраны ; где I ⁺ — катион аналита; A ^— — противовес в водной пробе; L и L ^— обозначают электрически нейтральный и заряженный ионофор соответственно; и R ^—, R ⁺ являются липофильными анионными и катионными сайтами соответственно.

Поверхностно-активная полимерная мембрана с одним носителем может быть дополнительно модифицирована добавлением второго ионофора для получения так называемой объемной активной мембраны [10]. Этот ионофор может быть селективным по отношению к иону с противоположным зарядом или с таким же зарядом, которым обычно является протон. Повышение активности анализируемого иона в образце приводит к опосредованному ионофором переносу иона из водного образца на полимерную мембрану. Изменение накопления заряда из-за распределения первичного иона в мембране теперь может быть компенсировано извлечением вторичного иона аналогичного заряда из мембраны по причинам электронейтральности.Для конкретного применения, когда ион анализируемого вещества является катионом, его разделение на полимерную мембрану будет способствовать извлечению протонов с одинаковым зарядом из мембраны. Из-за ионного обмена катиона аналита с протонами механизм отклика этого типа объемных активных мембран называется механизм ионного обмена [11,12] (Рисунок 2 ). В случае анионных аналитов протоны с противоположным зарядом должны совместно экстрагироваться в мембрану для выполнения требований электронейтральности.Благодаря одновременной совместной экстракции анионов и протонов в объеме полимерной мембраны, эти активные мембраны работают на основе так называемого механизма совместной экстракции [13,14] (Рисунок 3 ).

Рисунок 2. Объемные активные мембраны на основе ионообменного механизма . [I ⁺ — катион аналита; L, LI ⁺ обозначают свободный и комплексный ионофор соответственно; C, CH ⁺ представляют собой непротонированный и протонированный ионофор, а R ⁺ , R ^— — липофильные ионные центры].

Рисунок 3. Объемные активные мембраны на основе механизма соэкстракции . [X ^— — анион аналита; L, LX ^— обозначают свободный и комплексный ионофор соответственно; C ^— , CH — непротонированный и протонированный ионофор, а R ^— , R ⁺ — липофильный анионный и катионный центры соответственно].

В заключение, в случае поверхностно-активных мембран ионы аналита разделяются на внешнюю фазовую границу мембраны, создавая разность потенциалов [15].По этой причине мембраны этого типа используются в качестве химического распознающего элемента для создания потенциометрических датчиков. Напротив, в объемных активных мембранах интересующие ионы разделены в объеме мембранной фазы с соблюдением принципа электронейтральности за счет одновременного разделения вторичных ионов [16]. Следовательно, объемные активные мембраны не могут использоваться в качестве химического распознающего элемента для построения потенциометрических датчиков, они скорее используются в оптических датчиках (т.е. ионофор, селективный по отношению к вторичному иону, является хромоионофором и меняет свои оптические свойства при разделении анализируемого иона / вторичного иона в мембране).

Наиболее показательным примером оптических сенсоров на основе объемных активных полимерных мембран являются оптоды [17,18], а основными представителями потенциометрических сенсоров на основе поверхностно-активных полимерных мембран являются ионоселективные электроды [19,20] (ISEs). ) и химически модифицированные полевые транзисторы [21,22] (CHEMFETs).В ISE для передачи сигнала используются внутренний электрод сравнения (обычно электрод Ag / AgCl) и внутренний заполняющий раствор (содержащий известную активность иона аналита). В CHEMFET электрод сравнения и внутренний заполняющий раствор заменены [23] pH-чувствительным полевым транзистором (pH-ISFET) [24,25]. Такая конструкция позволяет отказаться от раствора для внутреннего наполнения. По этой причине CHEMFET являются привлекательными сенсорными системами, поскольку их можно легко миниатюризировать [26,27].

Таким образом сконструированы CHEMFET-транзисторы (Рисунок 4 ) путем нанесения электроактивной полимерной мембраны на затвор pH-ISFET. Когда датчик погружается в раствор образца, целевые ионы разделяются на внешнюю фазовую границу полимерной мембраны, создавая разность потенциалов [28,29]. Эта разность потенциалов измеряется с помощью полевого эффекта pH-ISFET, генерирующего сигнал датчика. Таким образом, чувствительный к pH элемент оксида металла [30,31] pH-ISFET активен только в случае чувствительной к pH сенсорной системы [32].Его электрохимическая активность снижается, когда полимерная мембрана наносится на вентиль pH-ISFET. Металлооксидный затвор больше не участвует в механизме генерации сигнала CHEMFET [33,34].

Рис. 4. Схематическое изображение CHEMFET на основе полимерной мембраны.

Недавно в литературе было показано, что молекулы воды диффундируют в объем полимерной мембраны и, таким образом, могут образовывать тонкий водный слой на границе раздела между полимерной мембраной и затвором pH-ISFET [35,36].Когда датчик погружен в образец, содержащий летучие кислоты или основания, эти соединения могут диффундировать через полимерную мембрану и диссоциировать в тонком водном слое [37]. Эта диссоциация изменяет pH водного слоя затворной мембраны, создавая преобразованный сигнал [6,38]. Это был первый отчет о том, что вентиль pH-ISFET играет активную роль в генерации сигнала CHEMFET, даже несмотря на то, что реакция на эти частицы считалась помехой. Это вмешательство удалось преодолеть за счет введения слоя с буферным pH между вентилем pH-ISFET и полимерной мембраной [39,40].Таким образом, вентиль pH-ISFET контактирует со средой с постоянным pH и, таким образом, пассивируется.

В этой статье мы представляем разработку катионного электрохимического сенсора на основе объемной активной ионно-разделяющей мембраны в качестве химического распознающего элемента, в то время как передача сигнала достигается с помощью pH-ISFET. Ионно-разделяющая мембрана легирована ионофором, селективным по отношению к катиону аналита, а также ионофором, селективным по отношению к протону в качестве вторичного иона.Из-за химического состава полимерной мембраны ионный обмен катионов аналита с протонами происходит в объеме мембраны. Смещенные протоны выходят из мембраны как с внешней, так и с внутренней фазовых границ по направлению к водному образцу и вентилю pH-ISFET, соответственно. Датчик протонов контролирует поток протонов через мембрану, генерирующий сигнал CHEMFET [41,42]. Следовательно, прямое измерение потока протонов через мембрану с помощью pH-ISFET переводится в косвенное определение активности катионов аналита в образце.Потенциометрический отклик CHEMFET на основе ионно-разделяющей мембраны основан на оригинальном механизме отклика, при котором химический элемент распознавания активно взаимодействует с преобразователем сигнала. Кроме того, благодаря прямому определению смещенных мембранных протонов с помощью pH-ISFET фактическая чувствительность датчика составляет 59,2 мВ / pH для каждого определяемого катионного аналита, что переводится в чувствительность 59,2 мВ / [I ^{Z +} ]. Таким образом, основным преимуществом CHEMFET на основе ионно-разделяющей мембраны является то, что его чувствительность составляет 59.2 мВ / декаду активности катиона аналита и, следовательно, не пропорционально обратной величине заряда аналита, как для обычных потенциометрических датчиков. В результате CHEMFETs на основе ионно-разделяющей мембраны демонстрируют сверхнернстовскую чувствительность 59,2 мВ / декаду [I ^{z +} ] для поливалентных катионов I ^{z +} .

В этой статье мы представляем разработку CHEMFET на основе ионно-разделяющих мембран, которые являются селективными по отношению к одновалентным и двухвалентным катионам.Калий и кальций были выбраны в качестве модельных катионов. Влияние состава как образца, так и ионно-разделяющей мембраны оценивается как функция величины потока протонов через мембрану и, таким образом, наблюдаемой чувствительности полученных CHEMFET-транзисторов. Аналитические характеристики CHEMFET на основе оптимизированных ионно-распределительных мембран оцениваются с определением активности свободных ионов калия и кальция в образцах сыворотки крови.

Последние достижения в области создания субмикронных газоселективных полимерных мембран

Полимерные мембраны десятилетиями применялись при разделении промышленных газов.Конкурирующие технологии, такие как процессы криогенной дистилляции и сорбции, требуют, чтобы газы либо конденсировались, либо термически регенерировались из сорбентов. Напротив, мембранное разделение газов не включает фазовый переход, что представляет собой потенциал для более энергоэффективного и экологически безопасного процесса разделения. Однако общее потребление энергии при мембранном разделении газов сильно зависит от качества мембраны, используемой для процесса разделения. С целью снижения затрат энергии, необходимой для создания трансмембранного перепада давления, были исследованы многочисленные объемные полимеры.Однако меньше усилий было направлено на переработку полимеров в ультратонкие мембраны и исследование их газопроницаемых свойств, которые могут сильно отличаться от их объемных аналогов. В этом обзоре обобщены последние достижения в создании ультратонких газоселективных полимерных мембран. Выделено несколько классов ультратонких полимерных мембран: микропористые полимеры, полимерные мембраны с облегченным переносом, пленки Ленгмюра – Блоджетт (LB) и многослойные полиэлектролитные покрытия, нанесенные послойно (LbL), полиамиды и другие коммерческие полимеры.Применение газоселективных полимерных мембран помимо разделения газов также включено в качестве значимого дополнения к этому обзору.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

Создание исключительных газоразделительных полимерных мембран с использованием машинного обучения

ВВЕДЕНИЕ

Полимерные мембраны используются для разделения различных газов ( 1 — 6 ), таких как удаление диоксида углерода из природного газа, кислорода из воздуха, регенерация водорода, а в последнее время — улавливание углерода.Эффективность разделения обычно характеризуется проницаемостью мембраны ( P _i ), то есть пропускной способностью газа типа i , и селективностью (α), чистотой выходящего потока. P _i определяется из закона диффузии Фика, ∣Ji∣ = PiΔpℓ, где J _i — поток газа i , а ∆ p — перепад давления на мембране толщиной ℓ . P _i далее разлагается на произведение термодинамической константы растворимости и константы диффузии, P _i = D _i × S _i .Идеальная селективность, α, между двумя газами — это отношение их проницаемостей: αA / B = PAPB = DADB × SASB, где DADB и SASB — коэффициенты диффузии и селективности по растворимости, соответственно. Хотя при использовании газовых смесей (а не чистых газов) повышенное внимание уделяется использованию проницаемости и селективности, данные по этим системам немногочисленны, и, следовательно, для целей данной работы мы обсуждаем чистые газы. Оптимальная полимерная мембрана для данной пары газов должна иметь как высокую проницаемость, так и высокую селективность, эти количества обычно имеют отрицательную корреляцию.Эта концепция демонстрируется на «графике Робсона» для различных полимеров и пар газов. График Робсона для разделения CO ₂ / CH ₄ показан на рис. 1; существует множество других участков Робсона для различных разделений газа. Эти графики иллюстрируют эмпирически определенную текущую лучшую производительность для данного разделения, как определено корреляцией верхней границы (линии на рис. 1) ( 7 — 10 ) Обратите внимание, что верхняя граница изменяется со временем, поскольку ученые изобретают новые материалы, поэтому что, хотя наклон этой линии, по-видимому, не изменился, точка пересечения со временем увеличивается.Таким образом, мы используем такие обозначения, как верхняя граница 1991 г. ( 10 ) или верхняя граница 2008 г. ( 9 ), чтобы обозначить временную эволюцию этого наблюдаемого компромиссного отношения. Таким образом, проблема в синтезе полимерных мембран следующего поколения заключается в разработке материалов, которые выходят за текущую верхнюю границу. Эти идеи мотивировали открытие новых классов полимерных материалов, например, термически перегруппированных (TR) полимеров ( 11 , 12 ) и полимеров с собственной микропористостью ( 3 , 13 ) с улучшенными характеристиками по сравнению с обычными полимерами. .

Рис. 1 График Робсона селективности в зависимости от проницаемости для разделения CO ₂ / CH ₄ .

Верхние границы Робсона 1991 и 2008 гг. Показаны сплошными черными линиями. Каждая точка данных представляет отдельный полимер; Графики Робсона обычно содержат экспериментальные данные для> 500 уникальных полимеров. P в единицах Баррера (1 Баррер = 1 × 10 ⁻¹⁰ см ³ [STP] см ² / см ³ с см рт. Ст.). Печатается по ( 9 ) с разрешения.

Синтез и тестирование огромного количества возможных полимерных конструкций и их потенциальных химических модификаций с помощью нашего доступного в настоящее время набора инструментов для химии — это дорогостоящее и трудоемкое занятие. Вместо этого было разработано несколько теоретических методов и моделей для понимания диффузии и растворимости в полимерных материалах с целью обеспечения более рационального дизайна материалов следующего поколения.

На самом базовом уровне газопроницаемость может быть спрогнозирована эмпирически с использованием методов группового вклада, когда повторяющиеся полимерные звенья разлагаются на субъединицы, а расчетный вклад газопроницаемости каждой из этих составляющих складывается ( 14 ).Этот подход чувствителен только к присутствию различных атомов / функциональных групп в основной цепи полимера, но не обязательно принимает во внимание их связность. Кроме того, эти методы не развиваются систематически по мере синтеза новых классов полимеров и совершенствования инструментов измерения. Таким образом, методы группового вклада представляют собой первый шаг для прогнозирования свойств переноса газа в этих полимерных материалах. Более теоретически обоснованная концепция заключается в том, что проницаемость в рамках модели диффузии раствора можно предсказать, зная свободный объем полимера.Это следует из соотнесения диффузии молекулы газа известного размера с объемом полимера, который способствует ее движению. Эта идея была развита, чтобы связать «наклон» верхней граничной линии с относительными размерами молекул газа, участвующих в данном разделении (т. Е. Для данного графика Робсона) ( 6 ). Однако эта корреляция несовершенная, и существует неполное понимание концепции свободного объема, лежащего в основе ( 15 , 16 ).Эти модели свободного объема также были разработаны для оценки растворимости газа в полимерах. Эта концепция важна для стеклообразных полимеров, которые, как известно, набухают и пластифицируются в присутствии CO ₂ , тем самым заметно изменяя их газорастворимость ( 2 , 3 , 13 ). Хотя растворимость газа в полимерах может быть элегантно выведена из хорошо изученных моделей, таких как теория Санчеса-Лакомба, расширенная до состояния неравновесного полимерного стекла (например, модель неравновесной решеточной жидкости), эти результаты часто содержат ряд неизвестных параметров для описания полимер-газовые взаимодействия и степень стекловидности.Это затрудняет полное предсказательное понимание основных явлений. Было обнаружено, что другие модели, такие как двухрежимная сорбция, качественно объясняют тенденции, наблюдаемые в отношении растворимости газа в стеклообразных материалах, но они часто ограничиваются конкретными семействами полимеров. Таким образом, можно с уверенностью сказать, что, хотя существует хорошее качественное понимание переноса газа в стеклообразных полимерах, в этом контексте практически нет научно обоснованных прогностических моделей. Эта концепция экспериментально подкрепляется огромным разбросом данных, показанных на графике Робсона, который отражает не только наше эмпирическое понимание транспорта газа, но и отсутствие конструктивных подсказок, которые могут направлять синтез новых материалов.Таким образом, средства рационального конструирования передовых мембранных материалов, не прибегая к эмпирическим экспериментам, остаются открытой проблемой. Здесь мы предлагаем другой подход, который в конечном итоге может привести к пониманию лежащих в основе молекулярных процессов, то есть машинного обучения (ML) (). 17 , 18 ). В своей нынешней форме ML представляет собой класс статистических моделей, которые делают прогнозы на основе свойств на основе набора данных, но без детального понимания лежащих в основе физики в этих ситуациях.Эти модели во многом зависят от доступности и точности больших наборов применимых данных. Таким образом, когда ML использовался для прогнозирования свойств полимеров, исследователи в первую очередь сосредоточились на больших наборах теоретически сгенерированных данных («Проект материалов») ( 19 — 21 ). Другие методы машинного обучения в прошлом обычно применялись к экспериментальным наборам данных с менее чем 100 точками данных для любого заданного свойства ( 22 ), что имеет тенденцию ограничивать точность прогнозов этого упражнения.В нашем подходе используются все данные о проницаемости для газа, которые мы можем найти в литературе, т.е. обычно от 500 до 1000 полимеров для каждого газа, для разработки модели ML, как схематично показано на рис. 2. Хотя мы не решили курировать эти наборы данных для Чтобы предотвратить предвзятость пользователей, этот более крупный набор данных, по-видимому, позволяет нам разрабатывать более надежные модели. Мы обучаем алгоритм машинного обучения с использованием обучающего набора данных (который является частью доступного набора данных) и проверяем его прогнозы на оставшихся полимерах, для которых существуют данные о проницаемости газа.Эта проверенная модель может затем предсказать поведение газопроницаемости большого количества полимеров, которые были синтезированы на сегодняшний день (~ 11000), но которые не были экспериментально охарактеризованы в этом контексте. Наши идеи имеют некоторые параллели с методами группового вклада, описанными выше, но с тем преимуществом, что мы не определяем химические строительные блоки заранее. Вместо этого мы исследуем полимеры, проницаемость которых была измерена с использованием топологического метода отпечатков пальцев на основе путей для описания структуры полимерной основной цепи, чтобы материалы с ранее неизученным химическим составом можно было легко добавить в набор данных по мере достижения синтетических достижений ( 23 ).После того, как были сделаны прогнозы для 11000 полимеров, мы сосредоточились конкретно на полимерах, которые, по прогнозам, будут лежать значительно выше верхней границы, то есть полимеры, особенно хорошо подходящие для этого разделения, но те, которые не были протестированы на сегодняшний день. Затем мы экспериментально подтверждаем предсказанные значения P _{CO 2} и P _CO2 / P _Ch5 для этих ранее неизученных полимеров. Таким образом, ML представляется мощным методом прогнозирования (и, следовательно, проектирования) материалов, оптимальных для данного приложения, особенно с ограниченными наборами экспериментальных данных.

Рис. 2 Вспомогательное проектирование высокоэффективных полимерных мембран.

Большой набор синтетических инструментов для создания новых полимеров моделируется путем преобразования полимера в двоичный «отпечаток пальца», который вводится в алгоритм машинного обучения. Модель обучается со случайной подгруппой полимеров из нашей литературной базы данных, а затем проверяется на остальных полимерах. Затем модель применяется к большому набору литературных данных для обнаружения высокоэффективных полимеров, что упрощает машинное проектирование.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Мы составили литературную базу данных коэффициентов диффузии, растворимости и проницаемости для шести газов — метана (CH ₄ ), диоксида углерода (CO ₂ ), гелия (He), водорода (H _2). ), азот (N ₂ ) и кислород (O ₂ ) — в различных полимерах. Количество точек данных для каждого газа несколько варьировалось в зависимости от того, что было доступно в литературе, при этом большинство наборов данных содержало не менее 500 полимеров для каждого газа, как показано в Таблице 1; это значительная часть полимеров, которые обычно включаются в самые современные графики Робсона.Затем мы случайным образом разделили этот набор данных на одну из двух категорий для каждого газа; один используется для обучения модели машинного обучения, а второй изначально не используется во время обучения. Наборы обучающих данных составляли ≈75% от нашей общей базы данных для каждого газа, что представляло не менее 250 полимеров для каждого газа. Затем мы применяем обученную модель к оставшимся 25% полимеров (тестовый набор) и используем эти данные для проверки точности модели. Мы обнаружили, что прогноз модели машинного обучения на этих тестовых наборах данных обычно имел значение 0 R ² .8 или больше, хотя эта корреляция улучшается по мере увеличения набора обучающих данных (см. Таблицу 1). 9099 4

Газ	Учебный размер	Учебный R 2	Тестовый размер	Тест R 6 9027 9027 9027 47 47 47	514	0,986	172	0,847
O 2	523	0.985	175	0,903
H 2	324	0,985	109	0,827
He	282 94807 9027					420	0,990	141	0,904
CO 2	471	0,986	158	Таблица 0,875	158	установленный. R 2 — коэффициент детерминации. Размеры — это количество образцов в обучающем наборе или тестовом наборе для каждого газа. Используемый пакет ML был Scikit-learn. Одной из проблем при создании моделей машинного обучения для оценки физических свойств является выбор соответствующих дескрипторов для описания изучаемых материалов. Наш первый подход включал только количество атомов каждого типа в повторяющейся единице. Однако было обнаружено, что это неэффективный способ правильно моделировать экспериментальные данные о проницаемости.Вместо этого мы решили использовать метод снятия отпечатков пальцев, при котором химическая связь в повторяющейся единице полимера представлена ​​численно. Снятие отпечатков пальцев имеет явное преимущество перед традиционными методами группового вклада, где все возможные строительные блоки должны быть определены априори и оставаться статичными; Методы снятия отпечатков пальцев по своей сути являются более динамичным представлением, потому что они могут развиваться, чтобы включать материалы по мере их синтеза. Кроме того, они учитывают химическую связь между различными единицами.Мы преобразовали каждый полимер в двоичный «отпечаток пальца» с помощью алгоритма снятия отпечатков, подобного дневному свету, который реализован в RDKit. Этот основанный на топологии подход анализирует различные фрагменты молекулы, содержащие определенное количество связей, а затем хеширует каждый фрагмент для получения двоичного отпечатка пальца, который в вычислительном отношении представляет молекулу; это схематически показано на рис. 2. После того, как повторяющаяся единица полимера была считана в память через molfile, она была разбита на фрагменты, содержащие от 1 до 7 единиц (представлены для n = 1 до n = 4 на рис. .2), и структура была хэширована в отпечаток пальца с 2048 битами информации для кодирования всех возможных путей соединения мономера. Этот процесс повторяется для каждой группы в молекуле, чтобы получить полный отпечаток пальца. В нашей модели каждый бит рассматривался как отдельный элемент, что позволяет нам изучать влияние различных функциональных групп и их взаимосвязей на транспортировку газа. Каждый мономер был связан по крайней мере с девятью другими идентичными повторяющимися звеньями, чтобы должным образом учесть более длинные пути вдоль основной цепи полимера.Этот метод снятия отпечатков пальцев представляет собой простейшее представление химического состава и структуры полимера, достаточное для выявления тенденций, наблюдаемых в экспериментальных данных. После обучения нашей модели [которая использует метод регрессии гауссовского процесса (GPR)] на каждом наборе данных проницаемости для каждого газа (см. Материалы и Методы), мы использовали как перекрестную проверку в обучающем наборе, так и тестовый набор для оценки производительности модели. В то время как таблица 1 включает данные по относительно большим размерам наборов поездов, мы систематически меняли размер этого начального обучающего набора — мы обнаружили, что среднеквадратичные ошибки начинают уменьшаться только для размеров поездов, превышающих ~ 400, и что среднеквадратичная ошибка Модель (см. Дополнительные материалы) монотонно уменьшалась при увеличении этого размера.Это объясняет, почему предыдущие исследования, которые обычно использовали 100 полимеров в своих исследованиях ML, были менее проницательными. Таким образом, наш выбор поездов большого размера отражает нашу цель получить более универсальную модель, основанную на машинном обучении. Несмотря на различное количество тестовых данных для каждого газа, каждая модель работала одинаково хорошо со среднеквадратическими ошибками порядка от 2 до 4 по Барреру (1 Баррер = 1 × 10 −10 см 3 [STP] см 2 / см 3 с см рт.ст .; кривые корреляции для каждого газа приведены в дополнительных материалах).В целом, мы остались довольны производительностью тестового набора и переобучили модели на полном наборе данных, чтобы использовать их в прогнозах для новых полимеров, которые ранее не тестировались. Затем мы загрузили 11325 molfiles из базы данных материалов Национального института материаловедения (NIMS) (которая представляет собой большое хранилище ранее синтезированных полимеров) и применили модель ML к этим полимерам, чтобы спрогнозировать их характеристики транспортировки газа ( 24 ). Лишь несколько структур (≈1,5%) в этом наборе данных прогноза также были в нашем полном обучающем наборе, а это означает, что подавляющее большинство полимеров в базе данных NIMS, которые мы прогнозируем, представляют новые данные о переносе газа без известных экспериментальных данных.Одна из проблем при использовании ML-моделирования для прогнозирования свойств — связать эти прогнозы с физически значимыми величинами. Это является предметом многих текущих исследований. Наша модель, в которой используется метод снятия отпечатков пальцев, затрудняет указание на конкретный набор физических величин, которые важны для прогнозирования газопроницаемости, таких как дескрипторы свободного объема полимерной цепи. Однако, исследуя материалы с более высокими характеристиками — те, которые превышают верхний предел — и их общие характеристики, мы можем получить представление о том, какие физические величины важны для повышения газопроницаемости и селективности.Мы также можем проанализировать химическую структуру этих высокоэффективных материалов, чтобы выявить мотивы дизайна, которые, как ожидается, дадут наилучшие характеристики. На рис. 3 (A и B) показаны полученные данные о переносе газа полимерами в базе данных NIMS для O 2 / H 2 и CO 2 / CH 4 , построенные в формате графика Робсона. Также показаны репрезентативные данные, используемые для обучения модели. Рис. 3 Идентификация полимерных структур при проектировании с помощью машинного обучения. Результаты прогнозов ML для полимеров в базе данных NIMS для ( A ) CO 2 / CH 4 и ( B ) O 2 / N 2 разделений. Репрезентативный набор обучающих данных показан синим цветом для каждого полимера — обратите внимание на относительные размеры данных, используемых для обучения моделей, по сравнению с данными, предсказанными с использованием алгоритма машинного обучения. Верхние границы Робсона 1991 и 2008 гг. Показаны пунктирными и сплошными линиями соответственно. Почти все предсказанные значения селективности / проницаемости остаются чуть ниже верхней границы Робсона 2008 для пар газов O 2 / N 2 и CO 2 / CH 4 .Однако более 100 полимеров значительно превышают верхний предел 2008 г. для газовой пары CO 2 / CH 4 . Полимеры, которые находятся выше этой границы, имеют несколько общих характеристик. Из 11 325 полимеров в наборе данных на полисульфиды приходилось только 7,00%; однако они составили большую часть (53,00%) полимеров, которые пересекли верхнюю границу CO 2 / CH 4 2008. Кроме того, процентное содержание полисульфонов (всего 5,30%, на 18,00% выше верхней границы) и полиимидов (17.65% всего, на 35,00% выше верхней границы) имеют большую долю в группе, выходящей за пределы верхней границы. Ароматические полиэфиры составляли 30,78% от общего набора данных прогноза, но только 21,00% от группы, нарушающей верхнюю границу; аналогично, поливинилы составляли 13,7% от общего набора данных, но только 1% превышали верхнюю границу. Это означает, что эти функциональные группы обычно связаны с неоптимальными характеристиками мембраны (дополнительный статистический анализ классов полимеров на графике Робсона CO 2 / CH 4 показан в дополнительных материалах).Полимеры, нарушающие верхнюю границу, были дополнительно проанализированы путем создания двумерной гистограммы для групповых пар. Было обнаружено, что 18,00% принадлежали как классам полисульфонов, так и полиимидов, а 17,00% принадлежали как классам полисульфонов, так и полиэфиров. Таким образом, было замечено, что материалы, содержащие группу серы, кислород вдоль основной цепи и / или азотные кольца, работали лучше всего в этом контексте ( 25 ). Таким образом, наши модели для этой пары газов, кажется, указывают на физически значимый химический состав, который может быть использован для улучшения разделения газов и может быть использован в будущем для определения стратегий, которые не были экспериментально изучены.Мы сосредоточили наше внимание на двух полимерах, которые, по прогнозам, лежат значительно выше верхней границы разделения CO 2 / CH 4 (SD взяты из георадара). Эти два полимера идентифицированы в базе данных NIMS ( 24 ) как поли [(1,3-диоксоизоиндолин-2,5-диил) сульфонил (1,3-диоксоизоиндолин-5,2-диил) -1,4-фениленокси -1,4-фенилен] (ID: P432092) и поли [(1,3-диоксоизоиндолин-2,5-диил) сульфонил (1,3-диоксоизоиндолин-5,2-диил) -1,4-фениленметилен-1 , 4-фенилен] (ID: P432095). Их расположение на графике Робсона CO 2 / CH 4 , а также структура их повторяющихся единиц показаны на рис.4. Оба этих полимера представляют собой полиимиды, содержащие сульфоновые группы; кроме того, P432092 содержит ароматическую эфирную связь; каждая из этих групп выделена во время нашего анализа данных ML как связанная с высокой селективностью CO 2 / CH 4 . Рис. 4 Полимеры-кандидаты для улучшенных характеристик транспортировки газа CO 2 / CH 4 , идентифицированные с помощью ML, и их экспериментальные характеристики. CO 2 / CH 4 График Робсона, показывающий полученные данные проницаемости / селективности.Предполагаемые местоположения двух потенциальных высокоэффективных полимеров отмечены цветными крестиками — измеренные экспериментальные значения отмечены цветными точками. Повторяющиеся звенья обоих полимеров содержат функциональные группы, идентифицированные посредством ML как относящиеся к высокоэффективным материалам. Хотя аналогичные серосодержащие полиимиды были испытаны для разделения газов в целом ( 26 — 28 ), селективность CO 2 / CH 4 не проверялась с этими конкретными полимерами.Мы синтезировали оба полимера и протестировали их транспортные характеристики CO 2 / CH 4 для экспериментальной проверки данных ML. Синтезированные полимеры были отлиты из раствора в тонкие (≈30 мкм) пленки с помощью ракеля и испытаны с использованием хорошо известной экспериментальной методики постоянного объема / переменного давления с экспериментальным давлением на входе ≈2 атм. Результаты экспериментов показаны в зависимости от их предсказанных значений на рис. 4; полимеры превышают верхнюю границу Робсона 2008 года для этой пары газов, как предсказано моделью ML, и оба P432092 и P432095 демонстрируют селективности ~ 7 и 5.Соответственно в 5 раз больше верхней границы при том же значении проницаемости. Кроме того, мы обнаружили, что экспериментальные и прогнозируемые точки данных относительно хорошо согласуются друг с другом (в пределах ошибки прогноза), что указывает на то, что модель ML может использоваться в качестве инструмента прогнозирования при идентификации ранее неисследованных полимеров для разделения газов. ОБСУЖДЕНИЕ Подход, основанный на алгоритме ML, позволяет получать прогнозы проницаемости, используя подробные сведения о структуре и химическом составе мономера.Мы начали с подхода, который рассматривал только атомы, но сочли его недостаточным; описание, которое включает связность внутри мономера, оказывается достаточным с точки зрения предсказания проницаемости. Этот подход игнорирует все дескрипторы полимера более высокого порядка, такие как стереорегулярность, полярность и длина цепи. Хотя мы находим, что эти переменные не требуются для получения достаточно точных прогнозов свойств полимера, более сложные средства представления полимерной цепи, которые могут включать эти нюансы, могут еще больше повысить точность модели ML и позволить нам должным образом отточить эти дополнительные сложные дизайнерские реплики.Однако с текущими методами снятия отпечатков пальцев нет логических средств, с помощью которых можно было бы определить соответствующие дескрипторы для прогнозирования произвольного свойства. Как сделать этот выбор, остается предметом исследования. Мы также заметили, что другие инструменты для снятия отпечатков пальцев с аналогичной сложностью могут иметь такую ​​же точность, что и метод снятия отпечатков, подобный дневному свету, который мы использовали здесь. Открытый вопрос в области машинного обучения — выбор подходящего дескриптора для заданного приложения. Наш подход ML разработан с конкретной целью быстрого определения газопроницаемости для чрезвычайно большого набора полимеров, а затем апостериорной корреляции высокоэффективных материалов с общими функциональными группами и связями; это позволяет нам определить, какие химические составы и структуры заслуживают экспериментального наблюдения.Мы подчеркиваем, что мы не связываем эти результаты с молекулярным пониманием свойства полимера, рассматриваемого через одну из многих имеющихся теоретических моделей, например, для переноса газа. Аналогичным образом, ряд прошлых экспериментальных работ был сосредоточен на влиянии различных свойств основной цепи полимера на растворимость или диффузию, например, влияние серных групп на растворимость CO 2 и большую жесткость основной цепи полимера на константы диффузии газа ( 29 — 31 ).Наш подход был специально направлен на прогнозирование проницаемости полимера, поскольку доступных литературных данных, которые разлагают проницаемость на растворимость и диффузию, меньше. Конкретная зависимость растворимости и коэффициента диффузии от структуры полимера может быть потенциально исследована с использованием этого подхода в будущем при условии наличия более полной базы данных — это может позволить нам исследовать факторы, влияющие на растворимость и коэффициент диффузии по отдельности. Наш алгоритм ML, используемый в настоящее время, тестирует только уже синтезированные полимеры.Превосходный подход заключался бы во включении в алгоритм готовых полимерных архитектур и последующем наложении ограничения на «синтезируемость» в качестве средства выбора полимеров для дальнейшего изучения. Однако практическая реализация этого подхода не определена и остается предметом дискуссий. Подход, представленный выше, легко поддается обратному проектированию. А именно, мы можем разработать полимеры с желаемой комбинацией проницаемости и селективности для газовой пары, используя, например,g., генетический алгоритм для построения оптимальных векторов отпечатков пальцев. Это постоянная работа в нашей лаборатории. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Scikit-learn ( 32 ) использовался для выполнения дополнительной предварительной обработки и регрессии данных. Для каждого газа целевым значением был десятичный логарифм проницаемости в единицах Баррера (1 Баррер = 1 × 10 −10 см 3 [STP] см / см 2 с см рт. Ст.). Данные для каждого газа были разделены на обучающий и тестовый наборы, при этом 75% полимеров и их проницаемости были случайным образом помещены в обучающий набор и 25% помещены в тестовый набор (см. Таблицу 1 для точных чисел).После того, как каждая функция была масштабирована путем удаления среднего и масштабирования до единичной дисперсии, был использован GPR ( 33 ) для соответствия обучающим данным. Мы использовали ядро, состоящее из суммы радиальной базисной функции и члена белого шума k (xi, xj) = σf2exp (−12 || xi − xjl || 22) + σn2δ (xi − xj) (1) , где σ f , σ n и l — оптимизированные гиперпараметры, с σ f 2 дисперсия сигнала, σ n 2 дисперсия шума и l масштаб длины базисная функция.δ — дельта-функция Дирака, а x i и x j соответствуют отсчетам i и j . Десять перезапусков со случайными начальными гиперпараметрами использовались для оптимизации, чтобы избежать локальных максимумов. Кривые обучения были созданы с использованием 10-кратной перекрестной проверки на обучающей выборке. После подбора обучающих наборов модели были оценены с использованием наборов тестов удержания. Наконец, мы использовали весь набор данных, чтобы подогнать шесть моделей с помощью георадара, как мы это сделали с обучающими наборами.Мы также провели дополнительную 10-кратную перекрестную проверку всего набора данных, что также позволило получить кривые обучения. Результаты оптимизации как для обучающего набора, так и для полного набора данных показаны в дополнительных материалах. Полимер P4320902 был синтезирован с использованием 2,3028 г 4,4′-оксидианилина (11,5 ммоль) и 4,1202 г 5,5′-сульфонилбис (изобензофуран-1,3-диона) (11,5 ммоль). В каждую круглодонную колбу добавляли около 15 мл сухого диметилацетамида (DMAc). После растворения мономеров их смешивали без воздействия воздуха и перемешивали при комнатной температуре в течение 13.5 часов. Затем вязкий раствор выливали на стеклянные пластины с помощью ракельного ножа 10 мил. Пленки оставляли нетронутыми в течение 3 дней, чтобы дать оставшемуся DMAc испариться, и получали прозрачную пленку толщиной 30 ± 3 мкм. Полученную полиаминовую кислоту термически превратили в полиимидную структуру путем медленного нагревания пленок до 250 ° C в печи в атмосфере азота. Полимер P4320902 был синтезирован с использованием 1,5862 г 4,4′-метилендианилина (8 ммоль) и 2.8662 г 5,5′-сульфонилбис (изобензофуран-1,3-диона) (8 ммоль). В каждую круглодонную колбу добавляли около 20 мл сухого DMAc. После растворения мономеров их смешивали без воздействия воздуха и перемешивали при комнатной температуре в течение 28 часов. Затем вязкий раствор выливали на стеклянные пластины с помощью ракельного ножа 5 мил. Пленки оставляли нетронутыми в течение 3 дней, чтобы дать оставшемуся DMAc испариться, и получали прозрачную пленку толщиной 30 ± 3 мкм. Полученную полиаминовую кислоту термически превратили в полиимидную структуру путем медленного нагревания пленок до 250 ° C в печи в атмосфере азота.Проницаемость CO 2 и CH 4 измеряли с использованием метода постоянного объема / переменного давления. Образцы пленки устанавливаются на 47-миллиметровые латунные диски с известным внутренним диаметром с эпоксидной смолой для надлежащего приклеивания пленки к латуни. Латунь действует как непроницаемая маска, уменьшая площадь пленки, необходимую для эксперимента. Пленки поддерживались фильтровальной бумагой, чтобы избежать повреждения во время эксперимента. Пленки загружаются в устройство замкнутого объема газопроницаемых ячеек, где давление с обеих сторон пленки контролируется электронными датчиками.Затем образец и устройство дегазировали под вакуумом в течение минимум 12 часов, пока устройство не достигло максимально достижимого вакуума (≈15 мторр). На это время аппарат погружают в водяную баню с нагревателем для регулирования температуры ячейки. Затем испытательное устройство, расположенное ниже по потоку, было изолировано от вакуума, и скорость увеличения давления в камере ниже по потоку известного объема измеряется для определения «скорости утечки» образца. После измерения скорости утечки в течение примерно 1 часа систему возвращают в предельный вакуум, чтобы начать эксперимент.После восстановления предельного вакуума нижний поток снова изолируется от вакуума, а верхний поток заполняется желаемым проникающим газом. Перед началом эксперимента переднюю секцию промывали пенетрантом не менее трех раз, чтобы гарантировать отсутствие конкурентной проницаемости между газами. Давление на выходе контролировали как функцию времени, когда газ диффундировал через пленку. Проницаемость газа, P i , была рассчитана на основе установившейся скорости повышения давления в нижнем потоке P = Vd ℓpuART [(dpddt) ss- (dpddt) утечка] V d ниже по потоку объем (откалиброван с использованием расширения газа Бернетта гелием с точностью до 0.001 см 3 ), ℓ — толщина пленки, p u — давление на входе, A — площадь пленки, доступная для транспортировки газа (определяется внутренним диаметром латунного диска), R — это газовая постоянная, а T — температура эксперимента (35 ° C). Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт. Настройка вашего браузера для приема файлов cookie Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины: В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie. Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie. Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер. Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере. Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором. Почему этому сайту требуются файлы cookie? Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня. Что сохраняется в файле cookie? Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется. Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать. Синтетические полимерные мембраны для усовершенствованной очистки воды, газоразделения и обеспечения энергетической устойчивости А.Ф. Исмаил — профессор Университета технологий Малайзии (UTM), где он руководит исследовательской группой по мембранным технологиям в AMTEC. Он также занимал пост декана по исследованиям Альянса материалов и производства в UTM. Научные интересы доктора Исмаила включают образование мембран, мембраны для очистки сточных вод и разделения газов, а также нановолокна и наноструктурированные материалы для применения в энергетике. Он является автором или редактором 4 книг и опубликовал несколько глав в книгах. Д-р Исмаил получил несколько наград, в том числе Премию молодых ученых и технологов АСЕАН в 2001 г. (первая малазийская награда, получившая эту награду), Премию молодых ученых Малайзии в 2000 г., Премию Малайзии в области интеллектуальной собственности в патентной категории и премию Мердека. Премия за успехи в учебе в 2014 году.Он также был первым малазийским ученым, дважды получившим Национальную награду за инновации в категориях «От отходов к благосостоянию» и «Продукция», как в 2009, так и в 2011 году. Профессор доктор Ахмад Фаузи Исмаил является основателем и первым директором Исследовательского центра передовых мембранных технологий (AMTEC). Его исследовательские интересы заключаются в разработке полимерных, неорганических и новых мембран со смешанной матрицей для опреснения воды, очистки сточных вод, процессов разделения газов, мембраны для очистки пальмового масла, фотокаталитической мембраны для удаления появляющихся загрязняющих веществ, разработки мембраны для гемодиализа и мембраны из полимерного электролита для применения топливных элементов.Его исследования были опубликованы во многих журналах с высоким импакт-фактором. Он также является автором многих академических книг в этой области, опубликованных авторитетными международными издательствами. Он является автором и соавтором более 600 рецензируемых журналов. Он является автором 6 книг, более 50 глав в книгах и 4 отредактированных книг, получено 6 патентов, заявлено 14 патентов. Его индекс Хирша составляет 66 с совокупным цитированием более 19 300. Он получил более 150 национальных и международных наград. Среди самых престижных наград — премия Merdeka в категории выдающихся учебных достижений 4 сентября 2014 года, премия Rising Star Award 2016 Малайзии в категории Frontier Researcher 1 ноября 2016 года, награда Малайзии Research Star Award 2017 5 октября 2017 года, награда Малайзии Research Start Award 2018 .Недавно он был назначен кафедрой ЮНЕСКО по мышьяку в подземных водах в рамках Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. Он является председателем Академии наук Малайзии (Южный регион), членом Академии наук Малайзии, дипломированным инженером в Великобритании (CEng) и членом Института инженеров-химиков (FIChemE). Ахмад Фаузи также был членом редакционного совета журнала Desalination, Journal of Membrane Water Treatment, Jurnal Teknologi, Journal of Membrane Science and Research, Journal of Membrane and Separation Technology и членом консультативного редакционного совета Journal of Chemical Technology and Biotechnology.Он активно участвовал в исследованиях, разработках и разработках для национальных и международных компаний, связанных с мембранными процессами для промышленного применения, и в настоящее время имеет две дочерние компании. Он является основателем Центра исследований передовых мембранных технологий (AMTEC) и теперь признан центром передового опыта в сфере высшего образования (HICoE). В настоящее время Ахмад Фаузи является заместителем вице-канцлера по исследованиям и инновациям UTM. Полимерные мембраны | NIST Мы разрабатываем и применяем следующие передовые инструменты для измерения структуры, динамики и характеристик мембран на основе полимеров: Спектроскопия колебаний Мы применяем спектроскопию поглощения инфракрасного излучения с модуляцией поляризации (PM-IRRAS) для изучения концентраций функциональных групп с тонкими мембранами.Одним из преимуществ метода PM-IRRAS является то, что он позволяет проводить ИК-измерения во влажной среде, так как обнаруживается только вода, которая поглощается пленкой (подавляется влажность окружающей среды и углекислый газ). Это позволяет нам проводить ИК-измерения в зависимости от содержания воды (то есть набухания) внутри мембраны. ЯМР-спектроскопия ЯМР — это мощный аналитический инструмент для наблюдения за сегментарной динамикой цепных молекул, а также за процессами вращательной и поступательной диффузии молекул растворенных веществ с низкой молекулярной массой, содержащихся в функциональных полимерах, таких как мембраны для фильтрации воды и топливные элементы.Методы релаксации ЯМР и градиента импульсного поля используются для изучения типов движения, которые происходят, и полезны для различения моделей динамики в сложных системах. Мы используем эти методы ЯМР, а также анализ формы линий и эксперименты по обмену для исследования молекулярной динамики в масштабах от микросекунды до второй. Спектроскопия электрохимического импеданса Мы используем спектроскопию электрохимического импеданса (EIS) для изучения проницаемости полиамидных обессоливающих мембран.Измеренный импеданс с помощью EIS моделируется с помощью эквивалентных электрических цепей, резистивные и емкостные элементы которых позволяют понять диффузионный перенос солей в растворе в полиамиде. Целью этой работы является улучшение нашего понимания того, как отторжение солей и водопроницаемость полиамидных пленок зависит от химического состава, сетевой структуры и толщины пленки. Рассеяние нейтронов Рассеяние нейтронов позволяет исследовать структуру и динамику мягких материалов и мембран.Когда нейтрон взаимодействует с атомом в образце, событие рассеяния может быть упругим, неупругим или квазиупругим. Упруго рассеянные нейтроны дают полезную информацию о структуре (т. Е. Пространственном расположении в пространстве) мембраны, тогда как неупругие и квазиупругие рассеянные нейтроны дают информацию о динамике (то есть о том, как вещи движутся в пространстве и времени) внутри мембраны. Путем сопоставления контраста мы можем исследовать структуру и / или динамику мембраны, воды или того и другого. Нейтронная визуализация Мы используем нейтронную радиографию для непосредственного наблюдения и количественного определения концентраций солей через опреснительные мембраны во время работы. Эти наблюдения могут выявить явления концентрационной поляризации на селективном и поддерживающем слоях мембраны и позволяют экспериментально исследовать модели переноса концентрационной поляризации. Мы применили нейтронную радиографию специально для изучения переноса в опреснении прямым осмосом с осмотическим приводом, где мы наблюдали концентрационно-поляризационный пограничный слой, который не учитывается в стандартных моделях переноса прямого осмоса. Консольный изгиб Мы применяем изгиб кантилевера для исследования напряжений, вызванных набуханием, в тонких полимерных мембранах. Набухание мембраны водой или другими небольшими молекулами создает напряжение внутри пленки, вызывая изгиб кантилевера. Изгиб можно отслеживать, отражая лазер (или несколько лазеров) от кантилевера на детектор. Отслеживая как напряжение набухания, так и деформацию набухания, этот метод можно использовать для исследования многих важных механических свойств тонких мембран. Сморщивание поверхности Мы разработали метод, основанный на морщинах и растрескивании поверхности, который позволяет измерять модуль упругости и разрушение ультратонких мембран. В этом подходе мы приклеиваем тонкую мембрану на мягкую эластомерную основу и прикладываем увеличивающуюся одноосную деформацию растяжения (ε). При относительно низких деформациях достигается критическая точка, в которой появляется периодическая картина складок, параллельная приложенной деформации, с четко определенной длиной волны (λ).Как описано ранее и подробно исследовалось, эта длина волны может быть связана с модулем упругости или жесткостью пленки. При более высоких деформациях пленка начинает трескаться перпендикулярно направлению деформации, показывая множественные трещины с примерно одинаковым расстоянием (d), которое уменьшается с увеличением деформации. Наблюдая за средним расстоянием между трещинами как функцией деформации, мы можем определить как прочность на излом, так и начальную деформацию разрушения пленки. Полимерные мембраны могут выиграть от погружения в воду. Многие промышленные процессы полагаются на тонкие мембраны, которые могут очищать воду, например, отфильтровывая загрязнения.В последние годы метод, называемый осаждением атомного слоя (ALD), использовался для настройки этих мембран для повышения производительности, но есть загвоздка: многие из них сделаны из материалов, несовместимых с ALD, процессом с использованием чередующихся химических паров. для создания очень тонких слоев на поверхности. Новый метод, разработанный группой, в которую входят исследователи из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE), делает возможной ALD практически на любой мембране. Исследователи обнаружили удивительно простое решение: сначала окунуть мембраны в дубильную кислоту.Молекулы кислоты прилипают к поверхности мембраны, обеспечивая центры зародышеобразования — или точки, где покрытие ALD может закрепиться и расти. «С ALD можно делать целую библиотеку. Этот метод теперь открывает эту библиотеку для полимерных мембран ». — Сет Дарлинг, директор Исследовательского центра энергетических рубежей компании Argonne’s Advanced Materials for Energy-Water Systems (AMEWS). Возможность использования этого метода на типично устойчивых мембранных материалах позволяет реализовать множество потенциальных улучшений, которые могут улучшить функциональность и долговечность — или создать совершенно новые свойства.Работа подробно описана в статье «Осаждение полифенол-сенсибилизированного атомного слоя для гидрофилизации мембранной границы», которая недавно была опубликована в журнале Advanced Functional Materials. Многие коммерческие мембраны изготавливаются из обычных пластиков, таких как полипропилен и полиэтилен, которые являются недорогими и относительно прочными. Но при использовании для очистки воды эти полимерные мембраны имеют тенденцию вызывать проблемы. Их поверхности склонны к загрязнению, при этом загрязнения накапливаются в их порах и снижают эффективность. Сырая нефть в воде в исходном состоянии и чистый пермеат, который выходит после прохождения через мембрану, обработанную методом ALD, процесс, который выполняли три раза подряд. Мембрану просто промывали водой после каждого цикла фильтрации. (Изображение Аргоннской национальной лаборатории.) С помощью ALD, процесса, распространенного в полупроводниковой промышленности, мембраны можно изменять, чтобы они сопротивлялись загрязнению или приобретали другие желаемые свойства. Молекулы, осевшие на поверхности, могут пробираться через извилистую сеть пор мембраны, чтобы найти все поверхности внутри, создавая исключительно однородное покрытие. «ALD, в принципе, великолепна», — сказал Сет Дарлинг, соавтор исследования и директор Исследовательского центра Energy Frontier Energy Frontier в Аргонне. «Проблема заключается в том, что большинство полимеров, которые используются для изготовления мембран, не поддаются покрытию ALD». В исследовании предварительная обработка дубильной кислотой позволила покрыть водостойкую полимерную мембрану диоксидом титана, превратив ее поверхность в гидрофильную (водолюбивую).Водоотталкивающий слой создает защитный буфер от загрязнения. Центр AMEWS, который финансируется Управлением науки Министерства энергетики США, поддержал эту работу в рамках более широких усилий по пониманию и контролю того, что происходит на границе раздела между водой и твердыми материалами. Такое понимание является ключом к улучшению того, как мы обрабатываем и используем воду. В прошлом аргонские исследователи использовали тот факт, что некоторые полимеры непригодны для ALD, создав двустороннюю мембрану «Янус», с полностью оксидным покрытием металла поверх мембраны и без покрытия на другой стороне.Это последнее исследование — первый случай, когда ученым удалось полностью и равномерно сенсибилизировать мембрану к ALD с помощью неразрушающей предварительной обработки. Argonne разрабатывает методы для расширения возможностей ALD и других возможностей проектирования интерфейсов, чтобы эти методы можно было оценить для крупных промышленных приложений. «В настоящее время мы используем реакторы лабораторного масштаба для этих исследований, но мы создаем инструменты для эффективной обработки ALD подложек большой площади. Это позволит провести пилотные испытания наших материалов ALD », — сказал Джеффри Илам, старший химик в Аргонне и соавтор исследования. Новый метод потенциально может работать не только с дубильной кислотой, но и с любым жидким полифенолом, а также с любой полимерной мембраной, что открывает огромное количество возможностей помимо доказательства концепции, описанной в статье. Помимо водоотталкивающих или водостойких покрытий, ALD можно использовать для создания химически активных или электропроводящих материалов. Related Post Ремонт от а до я в новостройке своими руками – С Чего Начать Ремонт в Новостройке? Поэтапное Обустройство Детские спальни фото для разнополых детей: Детская комната для двух разнополых детей разного возраста (110 фото дизайнов) Отделка лоджии искусственным камнем фото – Ой! Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт