在分级孔径网络中进行滤除的随机建模
流体动力学
2025-08-19 v1 数值分析
网络与互联网体系结构
数值分析
概率论
摘要
我们对包含小颗粒和大颗粒的 feed solution 通过膜滤器进行滤除进行建模。膜内部被建模为孔径网络，允许 small 颗粒的吸附和 large 颗粒的筛除，这两种污染机制通常在商业滤除应用的早期阶段观察到。在我们的模型中，首先-原理连续偏微分方程模型描述 small 颗粒和吸附性污染在每个孔径中的传输，而筛除颗粒被假设为遵循离散泊杷到达过程并通过孔径网络进行偏向随机游动。我们的目标是理解每种污染模式的相对影响并突出其耦合对不同孔径梯度(具体而言，我们考虑每个 band 具有不同孔径大小的滤器)性能的影响。我们的结果表明，由于孔径堵塞的离散性质，筛除会以定性方式改变 flux 下降的速率。此外，筛除颗粒大小与每个 band 中的初始孔径(半径)之间的差异在指示筛除-吸附竞争的发生和消失方面起关键作用。最后，我们展示了随着筛除颗粒到达频率增加，在滤器寿命中出现相变。
引用
@article{arxiv.2508.11820,
title = {Stochastic Modeling of Filtration with Sieving in Graded Pore Networks},
author = {Binan Gu and Pejman Sanaei and Lou Kondic and Linda J. Cummings},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11820},
year = {2025}
}