Izcedne vode z odlagališč, za katere je značilna kompleksna sestava in visoke koncentracije onesnaževal, veljajo za eno najzahtevnejših vrst odpadnih voda za čiščenje. V zadnjih letih se tehnologije membranskega ločevanja vse pogosteje uporabljajo za napredno obdelavo izcedne vode. Med njimi so nanofiltracijske (NF) membrane pokazale izjemno učinkovitost zaradi visoke zavrnitve organskih spojin in dvovalentnih ali večvalentnih soli. Vendar umazanija in blokada membrane ostajata kritična izziva za dolgoročno stabilno delovanje-. Obraščanje ne le zmanjša pretok membrane in poveča delovni tlak, ampak tudi poveča stroške zamenjave in porabo energije, kar neposredno vpliva na ekonomsko izvedljivost in trajnost. Tradicionalne študije so se večinoma osredotočale na makroskopske operativne parametre, kot so tlak, temperatura in pH, medtem ko je razumevanje razmerja med organskimi molekularnimi strukturami in obnašanjem obraščanja na mikro{6}}ravni še vedno omejeno. Da bi to rešili, so raziskovalci uvedli kvantne kemijske parametre in modele kvantitativnega razmerja med strukturo in aktivnostjo (QSAR), da bi raziskali mehanizme obraščanja na molekularnem nivoju, kar zagotavlja nove možnosti za napovedovanje in nadzorovanje membranskega onesnaženja.
Z vidika metodologije se je študija osredotočila na zavržene membrane NF8040 iz čistilne naprave za izcedne vode v Šanghaju. Analiza ICP je potrdila, da je obraščanje povzročilo predvsem odlaganje ionov Ca²⁺ in Fe3⁺. Eksperimenti adsorpcije in koagulacije so bili izvedeni z uporabo 15 tipičnih organskih barvil kot modelnih onesnaževal v sistemih CaCl₂ in FeCl3 za določitev učinkovitosti odstranjevanja. Rezultati so pokazali, da je sistem FeCl₃ pokazal znatno večjo učinkovitost odstranjevanja organskih snovi kot sistem CaCl₂ (povprečna odstranitev: 45,94 % v primerjavi s 5,50 %), z izrazitimi razlikami med posameznimi molekulami, kar kaže, da se vpliv organske strukture na obraščanje razlikuje glede na ozadje anorganskih ionov. Kvantno kemijski izračuni so bili izvedeni za 45 molekularnih parametrov, vključno z molekularno energijo, lokalnimi naboji in energijami HOMO/LUMO, modeli QSAR pa so bili vzpostavljeni z uporabo postopne regresije, da bi pojasnili vpliv molekularne strukture na učinkovitost odstranjevanja in prispevek obraščanja. Modeli so bili potrjeni z interno navzkrižno{10}}validacijo, zunanjo validacijo in Y-naključnimi testi, kar je pokazalo dobro stabilnost in napovedno sposobnost. Natančneje, v sistemu CaCl₂ je bil ELUMO (najnižja nezasedena molekularna orbitalna energija) opredeljen kot ključni dejavnik, ki vpliva na učinkovitost organskega odstranjevanja, medtem ko je bil v sistemu FeCl₃ prevladujoč dejavnik EB3LYP (skupna molekularna energija, ki odraža velikost molekule). V izcedni vodi je bilo odkritih skupno 219 organskih spojin, od majhnih molekul (npr. 1,4-dietil-2-piperazinona) do velikih organsko-anorganskih kompleksov (npr. tetrakozametil-ciklododekasiloksan). Ugotovljeno je bilo, da so te molekule bolj nagnjene k odlaganju in blokadi pri interakciji s Ca²⁺, kar pomembno vpliva na pretok membrane in življenjsko dobo.
Na podlagi teh ugotovitev lahko modeli QSAR napovejo obnašanje različnih organskih onesnaževal v pogojih obraščanja, zagotavljajo orodje za oceno življenjske dobe membrane in premik pristopa od reaktivnega "čiščenja po onesnaženju" k proaktivnemu "prediktivnemu preprečevanju". Z identifikacijo molekularnih značilnosti, ki so nagnjene k interakciji s Ca²⁺ in Fe³⁺, je mogoče ciljati na prihodnjo zasnovo membran s površinsko funkcionalizacijo, hidrofilnimi prevlekami ali modifikacijami proti-obraščanju. Poleg tega lahko vključevanje koagulacijskih ali adsorpcijskih-strategij predhodne obdelave zmanjša vstop -organskih spojin z visokim tveganjem v membranski sistem, kar ublaži obraščanje pri viru. Nadaljnje združevanje kvantno kemijskih parametrov s spletnimi senzorskimi podatki bi lahko omogočilo razvoj dinamičnih napovednih sistemov, ki bi olajšali inteligentno, prilagodljivo delovanje NF membran in spodbujali natančno, nizko{6}}ogljično upravljanje sistemov za čiščenje izcedne vode.
Če povzamemo, na umazanje nanofiltracijske membrane ne vplivajo samo običajni operativni parametri, ampak je tesno povezano tudi z organskimi molekularnimi strukturami in ključnimi ioni umazanije, kot sta Ca²⁺ in Fe3⁺. Integracija kvantno kemijskih parametrov in modeliranja QSAR zagotavlja vpogled v prispevke kompleksnih organskih onesnaževal k umazaniji in nudi znanstveno osnovo za optimizacijo membranskega materiala, operativno upravljanje in inteligentni nadzor. Ta pristop odpira nove perspektive za trajnostno in natančno obdelavo izcedne vode z odlagališč.
