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【突破】中国科学家利用太阳能高效淡化海水,转化率80%

发布时间:2016-11-24 09:17:00

据新华网11月22日报道,中国研究人员21日在美国《国家科学院学报》上报告了一种高效、便携的太阳能海水淡化技术,能以高达80%的能源转换效率把海水转化成高质量的饮用水。

资料图

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创新太阳能海水淡化技术转化率高达80%

负责研究的南京大学现代工程与应用科学学院教授朱嘉介绍,他们使用的是一种太阳能海水淡化利用光蒸馏原理的技术,无需其他能量即可产生淡水,因此为理想的海水淡化方案,但由于能量转换效率较低,一直无法大规模应用。

为此,朱嘉课题组提出一种新思路,它有两大创新之处:一是利用石墨烯制成可折叠而且轻便的薄膜,用来吸收太阳能蒸馏海水,大大增加了便携性;二是让石墨烯吸收体与海水分隔开,降低热导损耗。

此外,由于在过去绝大部分工作中,吸收体与水直接接触,造成能量通过水本身的导热而耗散掉,所以需要光学聚焦、隔热等手段维持热平衡。他们设计了一个特殊的二维水通道,不让吸收体与海水直接接触,所以不需外界辅助,就能实现高效转换。

据报道,朱嘉课题组设计的是一个由泡沫聚苯乙烯制成的圆柱形热绝缘体,热绝缘体外层涂以织维素涂层构成特殊水通道,圆柱体顶部覆盖着石墨烯薄膜。工作时,织维素通过毛细作用从下部水池吸水,供给上方薄膜加热成蒸汽,进而收集淡水。

朱嘉介绍,之前光到蒸汽的能量转换效率在同等条件下一般为60%左右,而他们的装置可达到80%,转化后水质经初步检验超过世界卫生组织等国际通用标准。加上薄膜可折叠且轻便,制造成本较低,所以“应用范围大大提高”。当然,这个装置长期工作的稳定性还需要时间以及在不同应用场景下进行检验。

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水资源短缺问题严峻

水资源短缺一直是世界各国都关注的焦点问题,而我国虽然幅员辽阔,却是世界上水资源最缺乏的国家之一,人均占有量少,水患问题也多。

据公开资料显示,我国的年水资源总量为2.8万多亿吨,居世界第六位,人均水量不足2400m3,仅为世界人均水量的1/4,世界排名第110位,被联合国列为13个贫水国家之一。同时,我国水域普遍受到了不同程度的污染,降低了水资源利用的功能。全国600多个城市中,有400多个城市供水不足,100多个城市严重缺水,每年缺水量达60多亿m3。

朱嘉说,他们的这项技术或许可以为这项世界难题补充一个不同的方法和思路。面对水资源短缺的例如沙漠、海岛之类的特殊地点,贫困欠发达地区或遭受自然灾害的地方,绿色、便携、高效的水处理技术正是这类地区所急需的。

海水淡化技术尚未达到领先水平

目前,我国的海水淡化技术仍与其他国家有较大差距,而且主要用于工业。据兴业证券研究报告显示,我国国内吨水成本较高,从成本结构来看,能源成本占到吨水成本的四成到五成。国内海水淡化吨水平均成本达到5~8元,明显高于海外先进项目(以色列)的3~4元。

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  以色列海水淡化处理工厂资料图

当下,走在海水淡化技术前列的国家当属以色列。尽管以色列本身的淡水资源十分缺乏,但是靠着世界领先的海水淡化技术,不仅满足了本国需要,还能向其他国家出口淡水。其中,位于以色列南部的IDE技术公司发明的反渗透法淡化海水技术最为有名,IDE公司凭借这项技术甚至被财富杂志评为2016年改变世界的企业第2名。

解决难题:政策发力企业并购

为了弥补我国国内水资源短缺问题,国务院在2012年就发布了《关于加快发展海水淡化产业的意见》,然而实际情况却不尽如人意。

据中国水网报道,2012至2015年,全国海水淡化工程规模复合年增长率仅为8.3%。发展意见中的一系列量化目标:包括到2015年,海水淡化能力达到220万-260万吨/日,对海岛新增供水量的贡献率达50%以上,对沿海缺水地区新增工业供水量贡献率达15%以上,海水淡化原材料、装备制造自主创新率达70%以上等等,都没有实现。

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今年,海水淡化议题再起,出现多起国内企业主导并购海水淡化公司案例。

先是巴安水务宣布将收购瑞士水务股权,以获得源自国际巨头IDE公司的海水淡化核心技术。而后,天壕环境全资收购了拥有5个海水淡化项目,以及十多项脱盐技术的赛诺水务。8月初,巴安水务宣布将再次出手,以96.7万欧元收购德国上市公司ItN的64%股权,ItN的核心产品陶瓷平板膜可以用于海水淡化反渗透工艺的前端处理。而在8月中旬还传出,中国交通建设股份有限公司正在参与全球海水淡化巨头IDE技术公司的竞价收购,他们的非约束性报价高达43亿元人民币。

在国内技术没有进一步突破的前提下,并购其他海水淡化技术较为先进企业也不失为一个办法,但是,始终要自己掌握核心技术才有底气。朱嘉也表示,目前还需要提高太阳能海水淡化的效率,同时降低成本,才能提高适用范围。

原文链接:http://www.guancha.cn/global-news/2016_11_23_381563.shtml

责任编辑:solar_robot

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