Кривая прорыва в адсорбции — это ход адсорбционной концентрации эффлюента на выходе из адсорбера с неподвижным слоем. Кривые прорыва важны для технологий адсорбционного разделения и для характеристики пористых материалов.
Важность
Поскольку почти все процессы адсорбционного разделения являются динамическими, то есть они протекают в потоке, то тестирование пористых материалов для этих приложений на предмет их разделительной способности должно также проводиться в потоке. Поскольку процессы разделения протекают со смесями различных компонентов, измерение нескольких кривых прорыва приводит к термодинамическим равновесиям смеси — изотермам сорбции смеси, которые труднодоступны при статической манометрической сорбционной характеристике. Это позволяет определять селективность сорбции в газообразной и жидкой фазе.
Определение кривых прорыва является основой многих других процессов, таких как адсорбция при переменном давлении. В рамках этого процесса загрузка одного адсорбера эквивалентна эксперименту по прорыву.
Измерение
Неподвижный слой пористых материалов (например, активированных углей и цеолитов) находится под давлением и продувается газом-носителем. После того, как он становится неподвижным, к газу-носителю добавляют один или несколько адсорбентов, что приводит к ступенчатому изменению концентрации на входе. Это отличается от хроматографических процессов разделения, где используются импульсные изменения концентраций на входе. Ход концентраций адсорбентов на выходе из неподвижного слоя контролируется.
Полученные результаты
Интеграция площади над всей кривой прорыва дает максимальную загрузку адсорбционного материала. Кроме того, можно измерить продолжительность эксперимента по прорыву до определенного порога концентрации адсорбента на выходе, что позволяет рассчитать технически пригодную сорбционную емкость. До этого времени качество потока продукта может поддерживаться. Форма кривых прорыва содержит информацию о свойствах массопереноса системы адсорбтив-адсорбент. Эти свойства можно оценить, применяя упрощенные модели и подгоняя их под экспериментальные данные с помощью моделирования.
