曲久辉院士团队Nat. Commun.:太阳能光热水蒸发技术推动全球安全饮用水全覆盖潜力评估

学术   2024-09-18 17:01   北京  

第一作者:张唯
通讯作者:吉庆华、曲久辉


成果简介

近日,清华大学水质与水生态研究中心曲久辉院士团队在《Nature Communications》上发表了题为“Assessing global drinking water potential from electricity-free solar water evaporation device”的研究论文。本文研究了不同优化策略对于光热蒸发(SWE)净水装置供水效能的影响,揭示了冷凝对于运行效能的关键作用,明确了装置设计的技术原则和方向。进一步开发了一种物理驱动的机器学习模型,评估了无需电力输入的SWE技术用于满足缺乏安全饮用水(SMDW)人群需求的潜力。研究发现,冷凝强化的SWE装置(工作面积1 m2)可以提供足够的饮用水(每人2.5 L/d),并覆盖95.8%的缺乏SMDW人口。到2030年,SWE可以帮助实现SMDW的普及,每年的成本为104亿美元,节省当前投资额的66.7%,助力实现SDG-6.1目标



引言

安全的饮用水(SMDW)的普及关乎人类福祉,也被纳入可持续发展目标(SDG6.1)。然而,到2015年,受限于水处理技术和水资源管理,仍有20多亿人缺乏安全饮用水。偏远地区人口同时受到水源管理不善、贫困、净化技术不发达和人口分散的威胁。传统的集中水处理工艺是能源和资金密集型的,依靠规模优势来降低处理成本,这加剧了全球供水的不平等,制约了SDG-6.1的实现。据联合国估计,按照目前的推进趋势,到2030SMDW的覆盖率仅占全球人口的81%。因此,合适的分散式水处理技术有望减少投资并提高SMDW覆盖率

太阳能水蒸发(SWE)利用太阳能转化为热量促进水蒸发,净化来自不同水源(污水、海水、苦咸水等)以供应SMDWSWE技术灵活、可行、成本和能源效率高(>90%),被认为适用于偏远地区。然而,在常规光热蒸发净水装置中,由于水蒸发速度快,而冷凝速度慢,产生的蒸汽和收集的水之间仍然存在差距。因此,有必要客观研究SWE蒸发器在自然条件下的实际的SMDW产生性能,从供水全流程重新考虑SWE技术,以便更好服务于SDG-6.1的实现。

本研究基于自然环境条件下的实验,提出了一种物理驱动的机器学习模型,集成了物理模型和随机森林方法,可以同时揭示SWE器件中的物质-能量转移转化机制,并从技术和经济上评估SWE技术供给SMDW的潜力。



图文导读

安全饮用水缺失的地理特征

将国民总收入(GNI)和缺乏SMDW服务的人口对照发现,这类人口主要分布在低收入和中低收入国家。这些国家有超过17.83亿人缺乏SMDW供给,占全球面临不安全饮用水供应总人口的81.2%。相比中低收入国家,高收入国家缺乏SMDW服务的人口密度由约66 km-2降至0.26 km-2。因此,经济发展是造成SMDW不公平的关键因素。据估计,实现SDG-6.1的成本为每年600-890亿美元,几乎是当前实际投资的3倍。因此,有必要开发一种具有成本效益的方式拓展偏远落后地区的SMDW服务


缺水人口分布与收入水平的关系。


连续室外SWE供给饮用水

为了完整评估太阳能到产水的过程(图2a),我们设置了五种场景(图2b)。场景1是一个没有太阳能蒸发材料的参考系统;场景2包含了SWE材料;场景3进一步通过利用光伏供电将蒸汽泵入冷凝管强制冷凝;场景4使用功能涂层玻璃来强化冷凝,无需外部能量输入;场景5集成了光伏强制冷凝和功能涂层玻璃。

结果表明(图2c),尽管利用了更多的太阳能为蒸发提供热量,但场景2的太阳能利用效率仅比场景150.2%。通过强化冷凝,场景3-5SMDW产量更高。其中,场景4的能量效率最高,分别比场景2199.4%199.5%。此外,场景4装置内部白天的平均蒸气浓度和温度相比场景2更低,这是由于功能涂层玻璃可以保持液滴凝结,保持玻璃与外界环境的有效潜热释放。相比之下,通过冷凝管泵出蒸汽尽管可以提高场景35SMDW产量,但由于消耗光伏能量,其能源效率分别仅为0.6-14.3%1.6-15.2%,甚至低于场景2

通过执行冗余分析(RDA),风速与SMDW产量关系不大,而绝对湿度与SMDW产量仅轻微正相关。温度对SMDW具有正向影响(图2d),光照强度对SMDW产率的影响最大。通过优化冷凝,与场景12相比,3–5与光照强度表现出更强的正相关关系,场景4的正相关性最强,SMDW产量也最高。因此,高温和蒸气过饱是产水的必要条件;但相比蒸发,冷凝是SWE装置产水的瓶颈,如何低耗地改善冷凝决定SMDW产生效率。


2 SWE装置中太阳能到水的户外评估。(a)太阳能制蒸汽过程和相应的能源效率。(b)场景1-5设备示意图。(c)太阳能利用效率统计分布情况。(d)环境参数与SMDW产量之间的冗余分析。


物理驱动的机器学习模型(PGML)解释和预测SMDW供给能力

基于连续100天的户外测试数据集,建立有限元物理模型(图3a),揭示了SWE装置灰箱中的能量和传质转换,并建立了气候参数与SMDW产量的关系。我们以场景2作为蒸发优化模型(Eva. opt),将场景4作为蒸发-冷凝优化模型(Eva.-cond. opt.)。如图3a所示,高温加速蒸发,使蒸汽浓度升高,并在蒸汽-玻璃界面处造成过饱和。然而,即使Eva. opt.顶空的蒸气浓度比Eva.-cond. Opt.51%,但由于缓慢的冷凝,其内部的蒸发率却低52.1%,证明冷凝是产生SMDW的瓶颈(图3b

此外,上述模型能够灵敏地模拟和预测的SMDW产量与实验结果拟合良好,相关系数(r)分别为0.810.83(图3c-e)。其中,Eva.-cond. opt.模型模拟和预测每日SMDW产量的相关系数r~ 0.83(图3f, g),预测的累计SMDW产量与实测值r~ 0.94,斜率为0.996R2=0.999,图3h)。基于有限元物理模型,选取了30个覆盖各大洲缺乏SMDW人口的城市,应用气象数据预测了相应的SMDW产量,并将全球气象记录应用于随机森林(RF)模型。RF模型展现出很好的稳定性,具有预测全球SMDW产量的潜力。


太阳能水蒸发(SWE)系统的模拟。(aSWE装置的内部空气温度、蒸汽浓度、太阳能蒸发器表面温度(插图)和蒸发率(插图)。(b)蒸发优化(Eva. opt)和蒸发-冷凝优化情况(Eva.-cond. opt)顶空蒸汽浓度和太阳能蒸发器表面蒸发率。(cEva. opt.SMDW产量与实测值对比。(dEva. opt.SMDW产量预测和实测值。(eEva. opt.的累积SMDW产量与预测值的相关性。(cEva.-cond. opt.SMDW产量与实测值对比。(dEva.-cond. opt.SMDW产量预测和实测值。(eEva.-cond. opt.的累积SMDW产量与预测值的相关性。


全球SMDW产量估算

SWE在全球提供SMDW服务方面表现出巨大的潜力,特别是在热带地区(图4a,不考虑潜热回收)。对于缺乏SMDW服务的人口聚居地区,SMDW产量的季节性变化明显,SWE在夏天可以普遍为当地人提供近10-12 L m-2 day-1SMDW。相比之下,由于太阳辐射和温度的同步降低,冬季产量随纬度变化显著,仅为~2 L m-2 day-1(高纬度)和超过4 L m-2 day-1(热带和亚热带)。因此,在有利条件下,长期SMDW日均产量比短期产量更适合评估SWE技术的可用性

对于Eva. opt.,年平均SMDW产量的四分之三位数也仅为1.76 L m-2 day-1(图4b),未能满足WHO规定的人均每日饮水量(2.5 L)。相比之下,Eva.-cond. Opt.SMDW产量中位数上升至3.77 L m-2 day-1对于,大多数国家的产量超过此值(图4c),其四分之三位数4.27 L m-2 day-1超过Eva. opt.2倍。两种场景的SMDW产量都表现出巨大的季节性变化。在夏天,Eva.-cond. opt.(最大7 L m-2 day-1)的表现优于Eva. opt.3倍以上。冬天由于过低的温度,SMDW产量大幅下降。因此,未来的研究仍然可以在热力学极限内实现更好的SMDW产量。


4 SWE供给SMDW的产量和缺乏SMDW的人口分布。(aSWE日平均SMDW产量的上限(太阳能对蒸汽的效率为100%,不含潜热回收)。插图是全球6个代表性城市的季节性变化。(bEva. opt.和(cEva.-cond. opt.预测日均SMDW产量。


通过SWE扩展SMDW服务并推进SDG-6.1

对于Eva.-cond. opt.,高收入国家主要分布在第二象限和第三象限,表明其对SWE的技术需求较低(图5a)。相比之下,中低收入国家几乎都落在第一象限,与SWE资源完全匹配。因此,冷凝强化的SWE非常适合欠发达地区,1 m2的工作面积可以为这些缺乏SMDW服务的关键区域提供超过2.5 L m-2 day-1SMDW。这是Eva. opt.无法实现的。如果进一步优化至SWE上限,尽管一些高收入国家可以脱离第三/四象限,但这种需求并不迫切。对于Eva.-cond. opt.95.8%缺乏SMDW人口居住在适宜SWE使用的地区,而Eva. opt.的覆盖率仅为2.8%(图5b)。如将Eva.-cond. opt.工作面积增加至2 m2,其性能甚至可以超过工作面积为1 m2SWE上限。此外,通过回收冷凝过程中产生的蒸汽的热量,可以进一步提高SMDW产量。然而,这不可避免地导致额外的复杂性和成本,削弱SWE技术的可及性

根据世界银行估算,实现SMDW全覆盖理论平均每年需要803亿美元。然而,实际当前投资仅为理论的1/3,这导致SMDW覆盖率提升严重滞后。预计到2030年的覆盖率为81%。根据世界银行的方法,我们核算了Eva.-cond. opt.Eva. opt.推广SMDW普及的平均年成本(资本、维护和运营成本)为260104亿美元(图5c)。得益于涂层玻璃的经济设计,Eva.-cond. opt.无需外部能源输入和辅助设施,其成本仅占当前投资趋势的33.3%294亿美元),而Eva. opt.几乎没有经济优势。


5 SW提高全球SMDW覆盖率。aEva.-cond. Opt.的日均SMDW产量与不同收入水平国家缺乏SMDW人口的匹配图。(bEva.-opt.Eva.-cond. opt.产生的SMDW对需水人群的覆盖。(c)不同投资趋势与全球SMDW覆盖率的关系(所有条形代表SMDW覆盖率,虚线代表投资)。

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小结

本研究基于实际环境下的数据,构建了PGML模型,可以同时实现对SWE装置运行过程的解析和运行效能的预测。结果表明通过协同优化蒸发和冷凝两个环节,SWE技术在不改变当前投资趋势的情况下,在推动SMDW全覆盖方面具有良好的前景。可以节约2/3的当前投资,助力实现SDG6.1实现

本项目得到了国家自然科学基金委和博士后创新人才支持计划的资助。

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作者简介

张唯,中国科学院生态环境研究中心助理研究员,入选博士后创新人才支持计划、清华大学水木学者。主要聚焦光电驱动水质净化和资源回收技术、光热蒸发-催化等表界面能量和物质传递过程的探索。在Nature CommunicationsAngewandte Chemie International EditionNational Science ReviewEnvironmental Science & TechnologyACS Applied Materials & Interfaces等高水平SCI刊物发表论文多篇

吉庆华,清华大学副研究员。2016年毕业于中国科学院生态环境研究中心,获工学博士学位;2020年获得国家优秀青年科学基金项目资助,2021年获得环境保护科学技术奖励二等奖,2023年获得中国环境科学学会青年科学家金奖。兼任Water Research X副主编和FESE期刊青年编委等。主要从事水处理理论与技术研究,重点关注污染物分离\转化的界面过程与机制,污染物光\电化学转化技术,以及物化耦合技术创新及应用。发表在包括Nat. Commun.Angew ChemACS NanoEnviron Sci TechnolNano EnergyAdvanced Science等期刊上发表论文30余篇,申请发明专利10余项


刘会娟,区域与流域生态环境安全重点实验室主任,国家杰出青年基金获得者,Water & Ecology期刊编委。研究领域:基于自然过程的饮用水质净化及风险控制原理和工艺;以电化学为核心的工业废水或废液处理与资源回收技术。曾获国家科技进步二等奖、国家技术发明二等奖、光华工程科技奖青年奖、中国青年科技奖等。

曲久辉,中国工程院院士,美国国家工程院外籍院士,发展中国家科学院院士。现任中科院生态环境研究中心研究员、清华大学特聘教授。长期从事水质科学与技术研究。率先提出和发展了以健康风险控制为核心的饮用水安全保障理论,突破水源水质改善、除砷除氟、毒害污染物去除等关键工程技术;创建污染物去除与同步产能的原理和方法,提出并主导建成全球首座污水处理概念厂;主持白洋淀生态环境治理规划,支撑雄安新区建设;担任国家中长期生态环境科技发展规划等重要科技规划负责人。发表学术论文600余篇,授权中国和国际发明专利100余项;获国家科技进步和技术发明奖4项、何梁何利科技进步奖1项、国际水协会荣誉会员奖、创新项目奖2

文章链接:https://www.nature.com/articles/s41467-024-51115-0


来源:曲久辉院士团队 给水排水

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