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[미국] 뉴욕공대, 막 여과 성능 향상 위해 수학 사용
이름 관리자 waterindustry@hanmail.net 작성일 2021.09.14 조회수 256
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[미국] 뉴욕공대, 막 여과 성능 향상 위해 수학 사용

페즈만 사나에이 박사, 수학 모델·시뮬레이션 사용 멤브레인 필터의 성능 연구



“그냥 계산해봐(Just do the math)”… 뉴욕공과대학(New York Institute of Technology)수학 조교수인 페즈만 사나에이(Pejman Sanaei) 박사가 멤브레인 필터 성능과 제조 비용을 개선하고 최적화하는 것을 목표로 20만4천85달러의 NSF(National Science Foundation ; 국립과학재단) 보조금을 사용할 때 완전히 새로운 의미를 갖게 될 것이다.


멤브레인 필터(membrane filter)는 수처리와 유제품의 박테리아 감소에서부터 신장 투석 시 혈액의 불순물 제거, 맥주 정제 등에 이르기까지 무수하고 널리 사용된다. 마켓워치( Market Watch)에 따르면, 세계 멤브레인 여과 시장은 2020년에 54억3천만 달러로 추산되었고, 2026년 말까지 87억6천만 달러에 이를 것으로 예상된다.


이러한 급증을 이끄는 것은 수돗물 규제와 여러 산업에 걸친 프리미엄 제품에 대한 개선 요구이다. 이와 같이, 제조업체들은 종종 제조 비용을 증가시키는 제품의 품질을 향상시키기 위해 노력하고 있다.


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뉴욕공과대학의 수학 조교수인 페즈만 사나에이(Pejman Sanaei) 박사는 수학 모델과 시뮬레이션을 사용하여 멤브레인 필터의 성능을 연구하고 있다. [사진출처 = 뉴욕공과대학(New York Institute of Technology)]


조사 책임자로서 페즈만 사나에이(Pejman Sanaei) 박사는 수학 모델과 시뮬레이션을 사용하여 멤브레인 필터의 성능을 연구하기 위해 뉴욕공대 학부생 팀을 고용할 것이다.


이 연구는 복잡한 내부 구조를 가진 멤브레인 필터가 시간이 지남에 따라 나쁜 여과를 초래하는 방법을 조사하기 위해 새로운 수학적 모델(mathematical model)을 공식화하고 분석하는 것을 목표로 한다. 페즈만 사나에이(Pejman Sanaei) 박사는 이같은 모델의 발견으로 제조자들에게 생산비용을 줄이면서 그들의 제품을 개선할 수 있는 해결책을 제공하기를 희망한다.


필터 성능은 막 두께, 내부 모공 구조 및 형태, 모공 연결성 및 막 내부의 모공 치수 변화를 포함하여 다공성 멤브레인 주요 특징(미세 필트레이션 및 초필트레이션에 사용됨)의 주요 특징에 따라 달라진다.


페즈만 사나에이(Pejman Sanaei) 박사는 “여과 과정에서 동적으로 발전하는 멤브레인 형태와 입자로 가득 찬 흐름의 세부 사항 사이의 결합의 복잡성이 여과를 만들고 침전시키는 어려운 예측 모델링 문제를 야기시킨다”고 설명한다.


다시 말해서, 흐름은 원치 않는 입자들을 포함할 수 있고, 그 입자들은 흐름 속에서 희석되어, 막이 어떻게 그들의 모양과 기능을 변화시킬지 예측하는 것을 어렵게 만든다.


이에 사나에이(Sanaei) 박사는 “커피나 물 필터를 생각해 보세요. 흐름이 세포막이나 다공성 물질을 통과하면서 원치 않는 입자나 오염물질이 세포막 안에 갇혀 퇴적될 것이다”라고  말했다. 결과적으로 막의 내부 구조가 변하기 때문에 공극(빈 공간) 면적이 줄어든다. 이를 막 내부 구조의 공진화(co-evolution)라고 한다.


3년 프로젝트의 매년, 사나에이(Sanaei) 박사와 그의 학생 팀은 입자 역학과 내부 막 구조의 변화에 대한 무작위적인 영향에 대한 모델을 만들 예정이다. 그런 다음 다공성 물질 및 멤브레인 필터와 관련하여 멤브레인 내부 구조와 흐름의 공진화를 이해하기 위해 필터 제조업체의 관찰, 실험 및 데이터와 이러한 모델을 비교한다.


첫 해에 참여한 뉴욕공대 학부생들은 수학을 부전공하고 있는 전기 및 컴퓨터공학 학생 데이브 페르소드(Dave Persaud)와 미하일 스미르노프(Mikhail Smirnov)이며 브롱크스(Bronx) 과학고등학교 학생 한 명도 포함되어 있다.


이들은 이미 2020년 11월 미국 유체역학 물리학회(APS-DFD ; American Physical Society Division of Fluid Dynamics), 2021년 7월 산업응용수학회(SIAM ; Society of Industrial Applied Mathematics) 및 기타 전국학회에서 20회 이상의 강연과 발견에 대한 발표를 하는 등 프로젝트 작업에 착수했다.


사나에이(Sanaei) 박사는 이 연구에 참여할 더 많은 학부생들을 모집할 계획이다. 여기에는 여성과 수학과 물리과학에서 대표성이 떨어지는 소수민족들이 포함된다.


NSF는 미국 정부의 독립기관으로, 모든 비의료 분야에서 근본적인 연구와 교육을 지원한다. 그 의학적 대응책은 국립보건원(National Institutes of Health)이다. NSF 기금은 미국 대학과 대학에서 실시된 기초 연구에 대한 연방 예산의 약 27%를 차지한다. 이 프로젝트는 NSF Award ID No. 2045466의 자금 지원을 받는다. 이 내용은 전적으로 저자의 책임이며 반드시 NSF의 공식 견해를 대변하는 것은 아니다.


[원문보기]


Pejman Sanaei, Ph.D., Will Use Math to Improve Membrane Filter Performance



“Just do the math” will take on a whole new meaning when Assistant Professor of Mathematics Pejman Sanaei, Ph.D., uses a $204,085 National Science Foundation (NSF) grant with the goal of improving and optimizing membrane filter performance and manufacturing costs.


Membrane filters have myriad and widespread uses, ranging from water treatment and reducing bacteria in dairy products to removing impurities from the blood in kidney dialysis to beer clarification, among others. According to Market Watch, the global membrane filtration market was estimated at $5.43 billion in 2020 and is expected to reach $8.76 billion by the end of 2026.


Driving this surge is the demand for improvements to water regulations and for premium products across many industries. As such, manufacturers are seeking to improve the quality of their products, which often increases manufacturing costs.


As Principal Investigator, Sanaei will engage a team of New York Tech undergraduate students to study the performance of membrane filters using mathematical models and simulations. 


The research aims to formulate and analyze novel mathematical models to investigate how membrane filters with complex internal structures change, over time resulting in poor filtration. With his findings, Sanaei hopes to offer manufacturers solutions to improve their product while reducing the cost of production.


Filter performance depends on key features of the porous membrane key features (used for microfiltration and ultrafiltration), including membrane thickness, internal pore structure and shape, pore connectivity, and variation of pore dimensions inside the membrane.


 “The complexity of the coupling between the membrane morphology, which evolves dynamically during the filtration process, and the details of the particle-laden flow, make filtration and deposits a challenging predictive modeling problem,” Sanaei explains. 


In other words, flow can include unwanted particles, and those particles are diluted in the flow, making it difficult to predict how membranes will change their shape and function.


“Think of a coffee or water filter. As flow passes through the membranes or porous materials, the unwanted particles or contaminants will be trapped inside the membrane and deposited there,” says Sanaei. 


“As a consequence, the internal structure of the membrane changes, meaning that the void (empty) area decreases. This is called co-evolution of membrane internal structure.”


In each year of the three-year project, Sanaei and his team of students will create models for random effects of particle dynamics and variations in the internal membrane structure. They will then compare these models to observations, experiments, and data from filter manufacturers to understand the co-evolution of membrane internal structure and flow with respect to porous materials and membrane filters.


The New York Tech undergraduate students involved in the first year are electrical and computer engineering students Dave Persaud and Mikhail Smirnov, who is minoring in mathematics, as well as one student from Bronx High School of Science. 


They have already begun work on the project, including giving more than 20 talks and presentations on their discoveries at the American Physical Society Division of Fluid Dynamics (APS-DFD) in November 2020, Society of Industrial Applied Mathematics (SIAM) in July 2021, and other national conferences. 


Sanaei plans to recruit more undergraduates to participate in the research, including women and other underrepresented minorities in the mathematical and physical sciences.


The NSF is an independent agency of the U.S. government that supports fundamental research and education in all the non-medical fields of science and engineering. Its medical counterpart is the National Institutes of Health.


 NSF funding accounts for approximately 27 percent of the total federal budget for basic research conducted at U.S. colleges and universities. This project is funded by NSF Award ID No. 2045466. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the NSF.


[출처=뉴욕공과대학(Pejman Sanaei, Ph.D., Will Use Math to Improve Membrane Filter Performance | Box | New York Tech (nyit.edu) / 2021년 9월 9일자 보도자료]

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