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近年来,药物类污染物(Pharmaceuticals,简称PhACs)频繁暴露在水环境中,得到广泛关注。虽然这类污染物的暴露浓度较低,一般为ng/L～μg/L,但是其对生态环境和人体的危害是不容忽视的。研究表明,纳滤作为一种新型的膜处理技术,可以有效地去除水中的PhACs 。本文主要考察了操作压力、初始浓度、pH、温度等因素对NF-W去除安替比林(ANT)和异丙基安替比林(AMT)的影响,同时应用SKK模型和CFSD模型对NF-W、 NF-X去除AMT和ANT进行预测,最后以NF-W去除AMT的SKK模型为例,预测NF-W型纳滤膜对其他中性药物的去除效果。试验结果表明,操作压力和温度是影响NF膜分离效能的重要因素。在一定压力范围内,NF-W对AMT和ANT的去除率随着压力的升高而变大,之后逐渐趋于‘稳定,通量随着压力的增加而变大；升高温度不利于目标药物的去除,但膜通量迅速提高。增大初始浓度使得两种目标药物的去除率缓慢增加,但是膜通量基本不发生改变。pH的变化对去除率和膜通量基本没有影响。这是因为对于中性药物AMT和ANT来说,筛分作用是NF分离的主要机制,药物与荷电膜之间的静电排斥作用可以忽略。在0.2-0.7 MPa的压力范围下进行试验,建立膜通量Jv和操作压力P的线性方程；通过试验获得不同AMT和ANT浓度下SKK模型中的参数(σ、Ps)和CFSD模型中的参数(k、In[DK/δ]).结果表明,σ和k随着AMT和ANT初始浓度的增加而增大,Ps和In[DK/δ］值基本不随浓度变化。通过最优拟合建立σ、k和浓度之间的数学关系式,分别带入SKK和CFSD方程中,得到R。的计算公式。最后对两个模型进行验证,两种模型均能较好地预测NF-X对AMT和ANT的去除,而SKK模型则更适用于NF-W对药物的去除。为了验证所建立数学模型的适用性,本文以NF-W去除AMT的SKK模型为基准,以不同药物分子量为变量,预测NF-W对其它三种中性药物(ANT、AMP、ACE)的去除率。结果表明,由于ANT和AMP都是由ANT衍生而来,具有相似的分子结构,预测结果较好；而ACE与AMT的空间结构差异较大,预测结果不理想,需要重新建立适用于NF-W去除ACE的预测模型。