ПРОНИЦАЕМОСТЬ ПО ГЕЛИЮ ПОЛИМЕРНЫХ МЕМБРАН НА ОСНОВЕ ПОЛИИМИДОВ

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Изложен подход к прогнозированию проницаемости для гелия полимерных мембран на основе полиимидов и полиамидоимидов различного строения. Согласно этому подходу, энергия активации процесса проникновения гелия описывается соотношением, в которое входят ван-дер-ваальсов объем повторяющегося звена полимера и набор атомных констант, характеризующих вклад каждого атома и типа межмолекулярного взаимодействия в величину энергии активации. Учитывается вклад имидных циклов, количество ароматических ядер и тип присоединения (мета-, пара-, орто-), вклад полярных групп CF3, CH3, CO, Cl, F, SO2. Неоднократное решение избыточной системы уравнений, построенной на основе предложенного соотношения, позволило определить константы, приводящие к согласию расчетных и экспериментальных данных по проницаемости мембран с коэффициентом корреляции 0.965. Таким образом, показана возможность поиска структур полиимидов и полиамидоимидов с заданной проницаемостью для гелия без длительных и дорогостоящих экспериментов.

About the authors

А. Аскадский

Институт элементоорганических соединений им. А.Н. Несмеянова Российской академии наук
; Московский государственный строительный университет

Author for correspondence.
Email: andrey@ineos.ac.ru
Россия, 119334, Москва, ул. Вавилова, 28; Россия, 129337, Москва, Ярославское ш., 26

А. Мацеевич

Институт элементоорганических соединений им. А.Н. Несмеянова Российской академии наук

Email: andrey@ineos.ac.ru
Россия, 119334, Москва, ул. Вавилова, 28

И. Волгин

Институт высокомолекулярных соединений Российской академии наук

Email: andrey@ineos.ac.ru
Россия, 199004, Санкт-Петербург, Большой пр., 31

С. Люлин

Институт высокомолекулярных соединений Российской академии наук

Email: andrey@ineos.ac.ru
Россия, 199004, Санкт-Петербург, Большой пр., 31

References

  1. Imtiaz A., Othman M.H.D., Jilani A., Khan I.U., Kamaludin R., Iqbal J., Al-Sehemi A.G. // Membranes. 2022. V. 12. P 1.
  2. Iulianelli A., Drioli E. // Fuel Process. Technol. 2020. V. 206. P. 106464.
  3. Rufford T.E., Chan K.I., Huang S.H., May E.F. // Adsorpt. Sci. Technol. 2014. V. 32. P. 49.
  4. Scholes C.A., Ghosh U.K. // Membranes. 2017. V. 7. P. 1.
  5. Alders M., Winterhalder D., Wessling M. // Sep. Purif. Technol. 2017. V. 189. P. 433.
  6. Sidhikku Kandath Valappil R., Ghasem N., Al-Marzouqi M. // J. Ind. Eng. Chem. 2021. V. 98. P. 103.
  7. Sazanov Y.N. //Russ. J. Appl. Chem. 2001. V. 74. P. 1253.
  8. Dai Z., Deng J., He X., Scholes C.A., Jiang X., Wang B., Guo H., Ma Y., Deng L. // Sep. Purif. Technol. 2021. V. 274. P. 119044.
  9. Sunarso J., Hashim S.S., Lin Y.S., Liu S.M. Membranes for Helium Recovery: An Overview on the Context, Materials and Future Directions. 2017. V. 176. ISBN 6082260813.
  10. Soleimany A., Hosseini S.S., Gallucci F. // Chem. Eng. Process. Process Intensif. 2017. V. 122. P. 296.
  11. Sanaeepur H., Ebadi Amooghin A., Bandehali S., Mog-hadassi A., Matsuura T., Van der Bruggen B. // Prog. Polym. Sci. 2019. V. 91. P. 80.
  12. Volgin I.V., Batyr P.A., Matseevich A.V., Dobrovskiy A.Y., Andreeva M.V., Nazarychev V.M., Larin S.V., Goikhman M.Y., Vizilter Y.V., Askadski A.A. et al. Machine Learning with Enormous “Synthetic” Data Sets : Predicting Glass Transition Temperature of Polyimides Using Graph Convolutional Neural Networks. ACS Omega 2022.
  13. Velioğlu S., Tantekin-Ersolmaz S.B., Chew J.W. // J. Memb. Sci. 2017. V. 543. P. 233.
  14. Robesonv L. // J. Memb. Sci. 1997. V. 132. P. 33.
  15. Park J.Y., Paul D.R. // J. Memb. Sci. 1997. V. 125. P. 23.
  16. Ryzhikh V., Tsarev D., Alentiev A., Yampolskii Y. // J. Memb. Sci. 2015. V. 487. P. 189.
  17. Alentiev A.Y., Loza K.A., Yampolskii Y.P. // J. Memb. Sci. 2000. V. 167. P. 91.
  18. Hirayama Y., Yoshinaga T., Kusuki Y., Ninomiya K., Sakakibara T., Tamari T. // J. Memb. Sci. 1996. V. 111. P. 169.
  19. Cornelius C.J., Marand E. // J. Memb. Sci. 2002. V. 202. P. 97.
  20. Coleman M.R., Koros W.J. // J. Polym. Sci., Polym. Phys. 1994. V. 32. P. 1915.
  21. Costello L.M., Koros W.J. // J. Polym. Sci., Polym. Phys. 1995. V. 33. P. 135.
  22. Ayala D., Lozano A.E., De Abajo J., García-Perez C., De La Campa J.G., Peinemann K.V., Freeman B.D., Prbhakar R. // J. Memb. Sci. 2003. V. 215. P. 61.
  23. Barbari T.A., Koros W.J., Paul D.R. // J. Memb. Sci. 1989. V. 42. P. 69.
  24. Rezac M.E., Schöberl B. // J. Memb. Sci. 1999. V. 156. P. 211.
  25. Kim T.H., Koros W.J., Husk G.R. // J. Memb. Sci. 1989. V. 46. P. 43.
  26. Xu Z.K., Böhning M., Springer J., Glatz F.P., Mülhaupt R. // J. Polym. Sci., Polym. Phys. 1997. V. 35. P. 1855.
  27. Kim T.H., Koros W.J., Husk G.R., O’Brien K.C. // J. Memb. Sci. 1988. V. 37. P. 45.
  28. Hirayama Y., Yoshinaga T., Nakanishi S., Kusuki Y. // Polymer Membranes in Gas and Vapor Separation / Ed. by B.D. Freeman, I. Pinnau Washington: ACS, 1999. P. 194.
  29. Lin W.H., Vora R.H., Chung T.S. // J. Polym. Sci., Polym. Phys. 2000. V. 38. P. 2703.
  30. Korikov A.P., Vygodskii Ya.S., Yampol’skii Yu.P. // Polymer Science A. 2001. V. 43. № 6. P. 638.
  31. Fritsch D., Peinemann K.V. // J. Memb. Sci. 1995. V. 99. P. 29.
  32. Al-Masri M., Kricheldorf H.R., Fritsch D. // Macromolecules. 1999. V. 32. P. 7853.
  33. Al-Masri M., Fritsch D., Kricheldorf H.R. // Macromolecules 2000. V. 33. P. 7127.
  34. Fateev N.N., Solomakhin V.I., Baiminov B.A., Chuchalov A.V., Sapozhnikov D.A., Vygodskii Y.S. // Polymer Science C. 2020. V. 62. № 2. P. 266.
  35. Guiver M.D., Robertson G.P., Dai Y., Bilodeau F., Kang Y.S., Lee K.J., Jho J.Y., Won J. // J. Polym. Sci., Polym. Chem. 2002. V. 40. № 23. P. 4193.
  36. Xiao Y., Dai Y., Chung T.-S., Guiver M.D. // Macromolecules. 2005. V. 38. № 24. P. 10042.
  37. Hosseini S.S., Chung T.S. // J. Memb. Sci. 2009. V. 328. № 1–2. P. 174.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (20KB)
3.

Download (26KB)
4.

Download (22KB)
5.

Download (21KB)
6.

Download (22KB)
7.

Download (22KB)
8.

Download (19KB)
9.

Download (19KB)
10.

Download (19KB)
11.

Download (19KB)
12.

Download (22KB)
13.

Download (23KB)
14.

Download (22KB)
15.

Download (22KB)
16.

Download (23KB)
17.

Download (21KB)
18.

Download (24KB)
19.

Download (23KB)
20.

Download (25KB)
21.

Download (18KB)
22.

Download (25KB)
23.

Download (26KB)
24.

Download (26KB)
25.

Download (25KB)
26.

Download (27KB)
27.

Download (20KB)
28.

Download (20KB)
29.

Download (21KB)
30.

Download (25KB)
31.

Download (24KB)
32.

Download (25KB)
33.

Download (23KB)
34.

Download (25KB)
35.

Download (27KB)
36.

Download (22KB)
37.

Download (16KB)
38.

Download (20KB)
39.

Download (25KB)
40.

Download (23KB)
41.

Download (24KB)
42.

Download (25KB)
43.

Download (23KB)
44.

Download (25KB)
45.

Download (24KB)
46.

Download (19KB)
47.

Download (20KB)
48.

Download (21KB)
49.

Download (23KB)
50.

Download (23KB)
51.

Download (23KB)
52.

Download (24KB)
53.

Download (22KB)
54.

Download (23KB)
55.

Download (23KB)
56.

Download (22KB)
57.

Download (21KB)
58.

Download (22KB)
59.

Download (25KB)
60.

Download (26KB)
61.

Download (27KB)
62.

Download (27KB)
63.

Download (26KB)
64.

Download (28KB)
65.

Download (28KB)
66.

Download (26KB)
67.

Download (30KB)
68.

Download (30KB)
69.

Download (32KB)
70.

Download (23KB)
71.

Download (25KB)
72.

Download (27KB)
73.

Download (28KB)
74.

Download (25KB)
75.

Download (24KB)
76.

Download (24KB)
77.

Download (25KB)
78.

Download (25KB)
79.

Download (26KB)
80.

Download (30KB)
81.

Download (26KB)
82.

Download (27KB)
83.

Download (28KB)
84.

Download (20KB)
85.

Download (25KB)
86.

Download (117KB)
87.

Download (27KB)
88.

Download (28KB)
89.

Download (19KB)
90.

Download (21KB)
91.

Download (20KB)
92.

Download (29KB)
93.

Download (28KB)
94.

Download (28KB)

Copyright (c) 2023 А.А. Аскадский, А.В. Мацеевич, И.В. Волгин, С.В. Люлин

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies