Моделирование проводящих нанопористых мембран с переключаемой ионной селективностью : научное издание

Описание

Перевод названия: Modelling of Conductive Nanoporous Membranes with Switchable Ionic Selectivity

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2020

Ключевые слова: нанопора, проводящая поверхность, слой Штерна, ионная селективность, мембранный потенциал, математическое моделирование, nanopore, Conductive surface, Stern layer, ionic selectivity, membrane potential, mathematical modelling

Аннотация: Одним из современных направлений мембранной науки является разработка “умных” мембран, которые способны влиять на транспорт компонентов посредством внешнего воздействия. В случае ионов таким воздействием может быть электрическое поле, создаваемое проводящей поверхностью пор. В работе предложена математическая модель транспорта ионоПоказать полностьюв в цилиндрической нанопоре с электронным зарядом на проводящей поверхности и химическим зарядом, отделенным от поверхности слоем Штерна. Модель основана на одномерных уравнениях для потенциала, концентрации ионов и давления в диффузном слое. В работе она применяется для описания мембранного потенциала при нулевом токе, который характеризует величину и тип ионной селективности мембраны. Показано, что при изменении потенциала поверхности поры в направлении от отрицательных значений к положительным селективность поры непрерывно изменяется от катиона к аниону. Уменьшение емкости слоя Штерна или увеличение радиуса поры приводят к снижению ионной селективности. Наличие положительного (отрицательного) химического заряда вызывает смещение потенциала поверхности, при котором происходит переключение ионной селективности, в область отрицательных (положительных) значений. При указанном значении потенциала мембрана теряет селективность, диффузионный поток ионов достигает максимального значения, а осмотический перенос раствора прекращается. Предложенная модель позволяет количественно и качественно описать результаты экспериментов по переключаемой селективности трековых мембран, модифицированных слоем золота. A modern and perspective direction in membrane science is the development of ‘smart’ membranes, which can affect the transport properties of selected components via external stimuli. In the case of ions, such stimuli can be realized with the help of electric field created by the conductive pore surface. In this work, we have proposed a mathematical model of ions transport in a cylindrical nanopore with the electronic charge at the conductive surface and the chemical charge, which is separated from the surface by the Stern layer. The model is based on one-dimensional equations for potential, ion concentrations, and pressure in the diffuse layer. It is applied for describing the membrane potential at zero current, which characterizes the type and strength of ionic selectivity. It is shown that the change of surface potential in the direction from negative to positive results in the continuous change of pore selectivity from cation to anion. The decrease of Stern layer capacitance and increase of the pore radius lead to the decrease of ionic selectivity. The presence of positive (negative) chemical charge causes the shift of potential value, at which the selectivity is switched, in the direction of negative (positive) values. At this value of potential, the membrane becomes non-selective, the diffusive flux of ions reaches maximum, and the osmotic flow vanishes. The suggested model provides qualitative and quantitative description of experimental results on switchable ion transport in track-etched membranes modified by the gold coating.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Мембраны и мембранные технологии

Выпуск журнала: Т. 10, 1

Номера страниц: 13-23

ISSN журнала: 22181172

Место издания: Москва

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью Международная академическая издательская компания "Наука/Интерпериодика"

Авторы

  • Рыжков И. И. (Сибирский федеральный университет)
  • Вяткин А. С. (Институт вычислительного моделирования СО РАН, ФИЦ КНЦ СО РАН)
  • Михлина Е. В. (Институт вычислительного моделирования СО РАН, ФИЦ КНЦ СО РАН)

Вхождение в базы данных