중수는 경수와 다른 물리화학적 특징으로 다양한 생물화학적 변화를 유도할 수 있다. 기존 분리공정의 단점인 에 너지소비량을 줄이고자 전기방사 폴리아마이드 분리막을 이용하여 정삼투공정을 이용하였다. 유도용액으로 NaCl과 인산을 사용하였다. 중수농도를 정량화하기 위해 FT-IR 분광법을 활용하였다. 인산과 수소/중수소의 특별한 상호작용력을 분광학적 으로 확인하였으며, 정삼투공정으로 농축이 가능할 수 있다는 것을 관찰하였다.

무삼투압차 역삼투압(Δπ= 0)은 KAIST H. N. Chang 명예교수가 2013년 발명, 2014년 미국 특허 출원, 2018년 특 허 취득(US 9,950,297) 해수담수화기술. Chang 등의 RO 기술은 삼투압 조정조와 저압 역삼투압의 2 챔버로 구성. Chang 등은 소금물을 비롯한 모든 수용액은 물과 용질(소금)로 완전 분리 가능 주장. 삼투압차 조정조, 저압 역삼투압조 2 챔버로 구성됨. 고농도 용액의 삼투압은 1908년 미국화학회지 출간된 MIT G. N. Lewis식 이용. 두 번째 특허(US 10,953,3367)에서 RO가 10~12 bar 저 삼투압차 수행 가능 증명. 세 번째 특허(Korea 10-2322755, 해외 출원 중) Singularity ZERO 활용하면 기존 RO 에 비해 물은 50% 추가, 막 면적은 1/3, 이론에너지는 1/5, 동일 용량의 S-ZERO 기술은 기존 RO 건설비의 50~60%로 예측됨.

Forward osmosis (FO) process is a chemical potential driven process, where highly concentrated draw solution (DS) is used to take water through semi-permeable membrane from feed solution (FS) with lower concentration. Recently, commercial FO membrane modules have been developed so that full-scale FO process can be applied to seawater desalination or water reuse. In order to design a real-scale FO plant, the performance prediction of FO membrane modules installed in the plant is essential. Especially, the flux prediction is the most important task because the amount of diluted draw solution and concentrate solution flowing out of FO modules can be expected from the flux. Through a previous study, a theoretical based FO module model to predict flux was developed. However it needs an intensive numerical calculation work and a fitting process to reflect a complex module geometry. The idea of this work is to introduce deep learning to predict flux of FO membrane modules using 116 experimental data set, which include six input variables (flow rate, pressure, and ion concentration of DS and FS) and one output variable (flux). The procedure of optimizing a deep learning model to minimize prediction error and overfitting problem was developed and tested. The optimized deep learning model (error of 3.87%) was found to predict flux better than the theoretical based FO module model (error of 10.13%) in the data set which were not used in machine learning.

본 연구에서는 정삼투 중공사막 모듈에서 중공사막의 가닥을 비틀어 배치하였을 때의 효과를 알아보기 위해 CFD 전산 유체 역학 프로그램을 통해 5개의 다른 각도로 비틀린 중공사막 모듈을 설계하고 시뮬레이션하여 비틀리지 않은 모듈과 비교하였다. 실험 결과, 중공사막이 비틀렸을 때, 모듈 내부의 유도 용액의 농도가 비틀리지 않을 때에 비해 고르게 분포하였 다. 모듈 입구의 압력은 중공사막의 비틀림과 관계없이 일정한 값을 보였지만 출구의 압력은 중공사막이 비틀린 정도가 커질 수록 증가하는 추세를 보였다. 출구의 압력이 높아짐에 따라 막 내부의 유체 속도가 감소하고 모듈 체류 시간이 증가하여 막 사이의 물질 교환이 원활하게 이루어질 것으로 예측된다. 이는 결과적으로 막이 비틀려 있을 때의 모듈 플럭스가 투과 수량 이 차지하는 비율이 그렇지 않을 때에 비해 2배 증가하였다.

정삼투 공정(forward osmosis, FO)은 역삼투 공정(reverse osmosis, RO)에 비해 저압으로 운영되므로 오염 제어, 유지 보수, 막 세정 및 잠재적 에너지 저감 측면에서 큰 이점이 있어 다양한 분야에 적용할 수 있는 기술이다. 특히, 정삼투 공정의 막오염층이 비교적 느슨하고 분산된 특성을 가지므로 역삼투 공정과 달리 물리세정만으로도 충분한 막오염 제어가 가능하다. 하지만 기존 연구들의 경우 정삼투 물리세정에 적합한 세정 유속을 적용하지 않아 최적화 운전을 하지 못했다는 한계가 있다. 따라서 이 연구는 경제적인 에너지량으로 높은 효율의 세정을 보일 수 있는 적절한 유속의 정당성 평가를 목적으로 한다. 정삼투 공정 막오염 실험을 8.54 cm/s 순환 유속으로 유지하고 세 가지 세정유속으로 회복률과 SEC(specific energy consumption) 비교 평가하였다. 이 실험의 결과로 2배속 세정이 3배속 세정의 수투과도 회복률 만큼의 높은 효율을 보 이는 동시에, 2배속 세정이 높은 세정효율 및 경제적인 SEC를 보이는 적절한 유속이라는 것을 확인하였다.

정삼투 공정에 유용한 유도용질로서 diethyl malonate를 사용한 citrate 계열의 유기 화합물을 합성하였다. 최종적으로 얻은 potassium pentane-1,3,3,5-tetracarboxylate는 1H-NMR과 13C-NMR을 통하여 확인하였다. 유도용질의 물성을 확인 하기 위해 삼투압, 용해도, 수투과도, 역염 투과도를 측정하였다. 합성한 유도용액을 사용하여 정삼투 공정을 진행한 결과, 동일한 citrate 계열인 trisodium citrate 및 tripotassium citrate보다 높은 수투과량을 나타내었으며 염의 역확산 정도는 NaCl에 비하여 매우 낮은 값을 나타내었다. 합성된 유도용질의 삼투압은 NaCl보다 약 25% 낮았으나 물에 대한 용해도는 NaCl의 8.8 배인 317 g/100 g water의 값을 나타내었다. 정삼투 종료 후 유도용질의 회수를 위해 상용화된 나노여과막을 사용하였고, 낮은 압력에서 효율적으로 회수가 가능하였다.