[导读]将海水变为人类可以饮用的淡水一直是一个吃力不讨好的差事,它耗能大、水质又差,现在MIT的科学家们制造的芯片可以更好地完成这个工作。虽然地球表面有超过70%被水覆盖,但是我们可以直接使用的淡水却并不算多。海洋
将海水变为人类可以饮用的淡水一直是一个吃力不讨好的差事,它耗能大、水质又差,现在MIT的科学家们制造的芯片可以更好地完成这个工作。
虽然地球表面有超过70%被水覆盖,但是我们可以直接使用的淡水却并不算多。海洋中的苦涩咸水占了总水量的97.5%,剩下的淡水又大部分集中在南北极和冰川上。数百万年来,人类只能依靠仅占总水量0.2%的淡水生存。
将海水变为淡水是个历史悠久的课题。虽然早在1954年人们就修建了大规模的海水淡化厂,但是直到目前为止,最常见的海水脱盐方式依然是半透膜反渗透或者多级闪蒸。前者利用薄膜让水分子通过而阻止其他杂质,后者则通过多次压力降低让水迅速以蒸汽的形式逸出。这两种方式的成本都比较高,而且并不适合制造成便携式的淡化装置。现在麻省理工学院和韩国的研究者们制造出一种可以用于淡化海水的芯片,为海水淡化提供了一种新思路。
这种芯片与传统集成电路芯片的制作方式类似,通过简单的光刻和腐蚀工艺就可以完成。它可以将海水中盐类的浓度提升并且通过一条通道排出,而从另一条通道中产生相当不错的淡水。它基于一种叫做离子浓差极化(ICP,Ion Concentration Polarization)的现象来实现这种淡化过程,而其低能耗的特征令人印象深刻:制造1000升淡水,只需要3.5度电。
离子浓差极化是一种向电解质溶液通电时会发生的现象。当电极上流过电流时,在那些离电极较近的溶液中离子会靠近异性电极,而远处溶液中的离子又来不及补充,从而在电极外制造出一层离子浓度较低的溶液层。这种现象在电解和电镀的过程中是有害的,因为它意味着需要更强的电流或者频繁的搅拌来减小离子分布不均匀带来的负面影响;而在麻省理工学院开发的这种净水芯片中,却刚好利用了这一层薄薄的低浓度溶液—它也就意味着高质量的淡水。
麻省理工学院电子电气和计算机学院的博士后Sung Jae Kim和助教Jongyoon Han以及他们的韩国同事在一块邮票大小的软硅胶基板上制造出了这种分离淡水的装置。芯片上微小的水道呈Y字型,中间的交点就是盐水和淡水的分离处,和V字型的地线相连。在加上75伏电压以后,流经入水通道的海水将会在交叉点分道扬镳:高浓度的溶液会经由盐水出口排出,而人们可以从淡水口收集那层离子浓度低的溶液。
这项技术的关键在于水道的宽度和电压。如果宽度过于宽的话,那么电极表面的低浓度溶液,也就是我们需要的淡水将会混合着盐水一起排出;而宽度过窄的话,将会造成能量的浪费,以及减小出水量。现在在这块芯片原型上,入水通道的宽度是0.5毫米,而每个出水口宽度只有0.25毫米,深度是0.1毫米左右。它的测试效果令人振奋。
在测试中,研究人员首先在马萨诸塞州伊普斯维奇的Crane海滩取得海水样本,在其中加入了血细胞、一些垃圾碎片和别的物质来让其更加符合海水的实际情况,然后用过滤装置将超过通道直径的杂质滤出,再将海水接入这块芯片。在显微镜下可以清晰地看到,加电后半秒钟,浑浊的海水在Y型通道的交叉点处分叉,清澈的水流向淡水出口,而更加浑浊的高浓度盐水流向盐水口。实验证实这种方法已经能够去除海水中99%的盐分和其他杂质,产出的淡水占总水量的一半。当然,这种方法只能用于去除带电的离子和杂质,对于电中性的微粒来说并不适用。从淡水口产出的水依然需要通过例如活性炭过滤这样的方式来处理,才能够成为安全的饮用水。“这种芯片可以将海水和苦咸水中的细菌和其他粒子分离出去,而且不会产生任何堵塞问题。”Jongyoon Han说,“这在美国可能不是什么大问题。但是在印度,很多的饮用水都是苦咸水或者咸水,这个特点就显得非常重要了。”
现在,这种净水芯片的工艺和成本已经不算大问题,毕竟光刻和腐蚀工艺在数十年的发展过程中变得相当成熟,研究者们更关注的是它的工作效率。在这个实验室产品中,因为通道容量的限制,每分钟可以入水0.02毫升,而只能产水0.01毫升。这意味着,如果满足一个成年人一天4升的饮水需求,一块芯片需要工作9个月。
将大量这类芯片集成到一起,可能是更好的办法。研究者们现在开始制造一个拥有100个净水单元的面板,来验证规模化集成对脱盐处理结果的影响,以及尝试完成一个包含1万个净水单元的系统。在理想状况下,这样的一个系统每小时可以生产6升淡水,足以支持一个中型家庭的需要。
在偏远地区和欠发达地区,这套海水淡化装置将可以利用太阳能电池产生的电力来运行,只需要将海水从装置顶部灌入,就可以借助重力的帮助,从底部收集淡水。它还可能会成为灾难救援的好工具,也会为其他需要便携式海水淡化装置的场合提供帮助。然而,在这种美好前景面前,这种芯片依然需要经过大规模集成的实验和测试难关,才能确定它是否真正具有推广价值。研究者们认为,进行规模化和改进的过程大概需要两年时间。
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