酸性环境中富氧吸附位点金属有机框架高效捕获铀和钍的创新研究

本综述系统探讨了纳米纤维过滤器在亚微米及纳米气溶胶过滤中的关键作用，重点突破了传统压力降预测模型在纳米尺度下的局限性。研究者通过无针静电纺丝技术制备了不同厚度纳米纤维层，并采用轮廓仪精确测量层厚，建立了涵盖Knf（0.5-1.4）和纤维堆积密度（0.002-0.05）的全新压力降关联式。该模型与实验数据误差小于2%，显著优于Davis、Happel等传统模型（偏差达50-80%），首次量化了Knf≥3.5时的显著滑流效应，为高效低阻纳米滤材设计提供了关键理论支撑。

　　

Highlight

我们的研究揭示了当基于纤维直径的Knudsen数(Kn_f)接近1时开始出现流动滑移现象，当Kn_f达到3.5时滑流效应变得显著。这一发现突破了传统过滤理论在纳米尺度的认知局限。

实验方法

采用尼龙6（Allied Signal）颗粒溶解于98%甲酸制备电纺溶液，使用80kV高压无针静电纺丝装置（Elmarco，捷克），极距0.19米，制备18cm×25cm纳米纤维膜。通过扫描电镜（SEM）表征94nm、185nm和220nm三种纤维直径形貌（图1a-c）。

纤维直径与性能关系

图2a明确显示随着电纺时间增加，纤维沉积量（以基重W计量）呈比例增长。185nm纤维层虽存在轻微偏差，但整体遵循相同规律。值得注意的是，纤维层厚度与沉积时间呈高度线性正相关（R²>0.99），而堆积密度α保持恒定——94nm纤维α=0.021，185nm纤维α=0.020，220nm纤维α=0.019——证明电纺过程具有卓越的稳定性。

压力降特性

图3展示了不同纤维直径层的压力降随面速度变化关系。94nm纤维在5.3cm/s面速度时压力降为12.2Pa/μm，220nm纤维则升至38.4Pa/μm。当Kn_f从0.07（185nm纤维）增至1.38（94nm纤维），相同面速度下压力降降低约67%，充分证实纳米尺度滑流效应的存在。

新关联式

我们提出创新关联式：f=Aα^B，其中系数A和指数B均与Kn_f相关。通过 dimensionless pressure drop（Δp_D）与堆积密度α的比值构建表征方程：Δp_D/α=Δpd_f²ρ_f/(μuW)。该模型完美拟合实验数据，相关系数R²=0.997。

与传统模型对比

Davis模型严重低估实测值达50%，Happel和Kuwabara模型则高估80%。Pich模型虽考虑滑流修正，仍偏差40-70%。Kwak数值模拟关联式在Kn_f<1时表现尚可，但Kn_f>1时出现系统性高估。我们的模型首次实现全Kn_f范围内的精确预测。

结论与展望

本研究通过精确实验证实了纳米纤维过滤器在Kn_f≈1时开始出现滑流效应，建立了首个适用于0.5<>_f<1.4范围的精确压力降预测模型。未来工作将拓展至更高Kn_f范围（3-10）探索分子流态过滤机制，为下一代超低阻高效过滤材料开发提供理论指导。