半批次反渗透过程中设计变量的敏感性分析：以实现高效节能的水处理

《Journal of Cleaner Production》：Sensitivity analysis of design variables in semi-batch reverse osmosis for energy-efficient water treatment

半批次反渗透（SBRO）技术通过优化设计变量提升大水处理系统能效，研究重点为RO组件数/压力容器（PV）、进料比、多效恢复率及循环浓缩液流量对比能耗（SEC）的影响，发现4个组件/PV和调整进料比可降低SEC，循环液流量影响最显著。

　　

董林馨|宋玉淼|刘玉璇|谢莫|穆东艳|金正斌

温州肯德学院科学、数学与技术学院环境科学系，可持续环境与生态系统研究中心，中国浙江省温州市瓯海区大学路88号，325060

摘要

更严格的水质法规增加了对先进水处理技术的需求。反渗透（RO）被广泛用于去除新兴污染物，但其水回收率仍存在限制。为了解决这一限制，开发了半连续反渗透（SBRO）技术以提高回收率。尽管人们对SBRO的兴趣日益增长，但针对大规模水处理应用的最佳设计变量尚未得到充分研究。本研究通过敏感性分析确定了一个大规模系统（100,000立方米/天）的最佳SBRO设计变量，以优化特定能耗（SEC）。分析重点关注每个压力容器（PV）中的RO元件数量、进料比、塞流（PF）回收率和闭路（CC）循环浓缩液流量。通过确定每个PV的最佳RO元件数量来评估成本效率，结果表明，每个PV配备四个元件可以在平衡PV资本成本和SEC增加的同时最小化总成本。将进料比从100%调整到200%可使SEC降低6.2%，因为CC阶段的操作压力较低。将PF回收率从0%提高到50%可提高产水量，使SEC降低4.0%。进一步分析CC循环浓缩液流量（从54,000立方米/天增加到162,000立方米/天）发现SEC增加了19.3%。通过Shapley加法解释法确定CC循环浓缩液流量是最具影响力的因素，并根据不同的进料条件提出了最佳设计变量。这项敏感性分析为优化大规模SBRO设计提供了分析基础，从而实现高效的水处理，生产出更清洁的水。

引言

日益严格的水质标准对城市水处理提出了更高要求。虽然传统的水处理工艺（如混凝、絮凝、沉淀和过滤）可以有效去除悬浮固体、浊度和特定病原体等常见污染物（Okut等人，2025年），但它们往往难以处理新兴污染物，包括药物（Zhang等人，2016年）、农药（Campinas等人，2021年）、微塑料（Na等人，2021年）和重金属（Song等人，2024年）。这些污染物在水中的存在引发了关于长期健康影响和潜在生态风险的担忧（Purnell等人，2020年）。为了解决这个问题，包括微滤、超滤、纳滤和反渗透（RO）在内的膜技术已成为生产更安全水的重要手段。

RO是一种先进的水处理技术，广泛用于从市政水源中去除新兴污染物（Colla等人，2016年；Kang等人，2023年）。它能够有效分离细颗粒物和总溶解固体（TDS），从而持续生产高质量的水（Lee等人，2024年），使其成为便携式再利用方案中的可行替代方案（Gu等人，2021年）。然而，传统RO系统存在固有的局限性，特别是水回收率低、能耗高以及在高回收率下容易发生结垢和污染（Burlace和Davies，2022年；Touati等人，2018年）。为了克服这些挑战，研究人员致力于改进膜材料和系统配置（Hosseinipour和Davies，2024年；Patel等人，2024年）。虽然膜渗透性的提高提升了整体性能，但优化RO系统设计仍是提高能源效率和最大化水回收率的关键策略（Hosseinipour和Davies，2024年；Warsinger等人，2016年）。在最近的创新中，半连续反渗透（SBRO）工艺因其能够平衡能源效率和更高的回收率而受到越来越多的关注，从而增强了系统的可持续性（Naderi Beni等人，2024年）。

SBRO是一种有效的方法，可以提高咸水反渗透（BWRO）系统的回收率。与传统RO不同，SBRO以循环方式运行，在塞流（PF）和闭路（CC）阶段之间交替进行。在PF阶段，压力容器（PV）对进水进行脱盐；而在CC阶段，循环浓缩液与新鲜进水混合，逐渐浓缩SBRO系统中的溶液。这种SBRO系统在提高回收率的同时减少了膜污染和结垢的风险（Kim等人，2024年）。凭借其优势，SBRO已被广泛用作传统RO的有吸引力的替代方案（Burlace和Davies，2022年；Li，2023b）。最近的试点研究证实了SBRO在水再利用应用中的可行性，表明其可以降低能耗和运营成本（Gu等人，2021年；Niazi和Jalali，2024年）。这突显了其在饮用水再利用和盐水浓缩应用中的潜力。鉴于SBRO能够生产高质量、大量水（Harby等人，2021年），其在饮用水处理中的大规模应用可以提高产水的质量，并增强其作为下一代处理方案的可行性（Gu等人，2021年）。

尽管对SBRO的兴趣持续增加，但对其基本过程的系统研究和实际设计变量的严格优化仍有限，以实现高效的水生产。有研究探讨了膜性质对SBRO性能的影响；然而，这些研究并未涉及大规模应用所需的实际设计变量（Sutariya和Raval，2021年）。有关PV配置的研究考察了其对回收率和流量的影响（Niazi和Jalali，2024年），并且比较了不同的SBRO配置以评估混合效应对能源的影响（Davies，2025年）。尽管之前的研究探索了与配置相关的行为，但每个PV中的RO元件数量和其他设计变量的影响尚未得到研究。此外，使用有限差分时变模型探讨了PF阶段的效率问题（Mo和She，2025年）；然而，这些研究并未为大规模处理系统的实际应用提供设计变量框架。

对于大规模部署，应确定最佳设计变量并系统地评估其能源效率。由于SBRO的浓缩液循环结构，它可以减少每个PV中的RO元件数量，从而通过权衡影响资本支出（CAPEX）和运营支出（OPEX）（Binger等人，2025年）。然而，这种配置的经济影响尚未得到系统评估。同时，还应考虑进料比、PF回收率和CC循环浓缩液流量等关键操作变量。进料比表示PF阶段相对于CC阶段的新鲜进水流量，PF回收率表示PF阶段实现的回收率，CC循环浓缩液流量表示在CC阶段回流到进水的浓缩液流量。这些变量影响两个阶段的水产量，对SBRO的阶段平衡至关重要（Hegde等人，2025年）；然而，它们对系统性能的总体影响尚未完全阐明。此外，现有的过程建模尚未解决这些变量之间的相互作用与能源效率优化之间的关系，尽管基于机器学习（ML）的特征分析具有适用性（Ayd?n等人，2025年；Wang等人，2025年）。澄清这些差距至关重要，因为优化好的设计变量可以提升SBRO的能源性能。

本研究通过敏感性分析研究SBRO的设计变量，以支持大规模水处理的能源高效实施。首先，分析了每个PV的最佳RO元件数量，以提高成本效益。研究了进料比的影响，以评估其对系统稳定性和特定能耗（SEC）的影响。评估了PF回收率对系统性能的影响，并进一步分析了CC循环浓缩液流量对SEC的影响。最后，确定了最具影响力的设计变量，并确定了最小化SEC的最佳设计变量。本研究首次进行了敏感性分析，旨在通过设计变量优化SEC，以实现更清洁的水生产。

方法

设计、建模和评估大规模水处理应用的SBRO系统需要一种综合方法（Alsarayreh等人，2020年）。定义了SBRO的设计条件和建模方法，涵盖了质量平衡、膜传输、能耗和成本评估。然后描述了基于Shapley加法解释（SHAP）的敏感性分析和优化方法，用于量化关键设计变量对SEC的贡献

结果与讨论

影响SBRO性能和经济可行性的设计变量需要系统评估，以实现水处理的能源高效应用。分析评估了关键的SBRO设计变量，首先是每个PV中的RO元件数量，其次是进料比、PF回收率和CC循环浓缩液流量。进一步的SHAP分析确定了主要影响SEC降低的参数，并确定了其相应的最佳条件。

结论

在污水处理厂安装SBRO可以提高水质并满足日益严格的水质标准。为了促进SBRO在水处理中的能源高效应用，必须彻底研究SBRO的最佳设计和变量。敏感性分析提供了以下关于SBRO系统的见解：

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当每个PV使用四个RO元件时，总成本达到最低，平衡了CAPEX和OPEX。每个PV中的元件数量越多，CAPEX会降低，但

CRediT作者贡献声明

董林馨：撰写——原始草稿、可视化、验证、正式分析、数据管理。宋玉淼：可视化、验证、资源准备。刘玉璇：资源准备。谢莫：资源准备。穆东艳：撰写——审阅与编辑、验证。金正斌：撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、可视化、验证、监督、软件管理、资源准备、方法论研究、资金获取、正式分析、数据管理、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（W2433147）的财政支持。