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  空氣中的顆粒物污染對人們的健康造成了嚴重威脅，顆粒物的高效去除技術已成為人們應對環境變化的重要手段。由于大多數人80%以上的時間在室內度過，因此在大風量下實現高效去除室內顆粒物的技術成為了營造健康環境的必需。目前在建筑和車輛通風系統中最常用的顆粒物去除方式是采用機械過濾，但通風過濾技術的瓶頸問題是：高過濾效率、低阻力、大容塵量難以兼得。因此發展兼顧上述三者的空氣顆粒物過濾技術，對健康建筑環境營造和節能減排都具有重要意義。

  目前主要思路是圍繞納米材料等高成本、高級材料制備方法來提升過濾性能，本研究思路是基于低成本的粗效過濾材料，采用可大規模量產的清潔無污染方法對粗效材料進行修飾或改造，通過增強材料表面的靜電響應能力和保持顆粒物的能力，增大纖維與顆粒物之間的作用力，在不明顯增加阻力的情況下顯著提高過濾效率，從而解決通風過濾的應用需求。

  本研究發展了一種靜電增強顆粒物過濾裝置（EAA，如上圖），通過電暈放電預荷電顆粒物，并通過平行電極極化粗效纖維過濾材料，增加顆粒物和纖維之間的靜電作用力，實現顆粒物的高效率、低阻力、大容塵量去除。其中，通過在PET粗效過濾纖維上原位負載聚多巴胺（PDA），調控過濾纖維表面的電學特性和微結構，使得過濾纖維對極化電場具有更強的靜電響應能力和顆粒物保持能力，可以從空氣中選擇性地捕獲和鎖定荷電顆粒物，而不增加對氣體分子流動的阻礙，實現在不明顯增加阻力的情況下顯著提高過濾效率。

  靜電增強粗效PET纖維過濾（EAA PET），靜電增強負載PDA后的粗效PET纖維過濾（EAA PDA@PET），和市售暖通空調用過濾器的過濾效率和阻力對比：

  EAA PDA@PET過濾器可以對0.3 μm顆粒物實現高達99.48%的過濾效率，并且在迎面風速為0.4 m/s時空氣阻力低至9.5 Pa。與不負載PDA的普通市售PET過濾材料對比，過濾效率顯著提升的同時，阻力無明顯變化。

  負載PDA前后對各粒徑段的顆粒物過濾效率對比：

  負載PDA前后在不同迎面風速下對0.3 μm顆粒物的過濾效率對比：

  負載PDA前后在不同迎面風速下的阻力對比：

  負載PDA前后的PET粗效過濾材料形貌對比：

  該EAA PDA-140@PET過濾裝置在長達30天，每天運行8小時的長期工況中表現出穩定的高過濾效率（如下圖，對0.3、0.5和1 μm顆粒物的平均過濾效率分別為 98.63%、99.04% 和 99.83%）。

  PDA-200@PET在30天內集塵量達到173.9 g/m²（如下圖），與過濾材料自重 (187.9 g/m2)相當，從而可以有效解決通風過濾的實際應用需求。

要點小結

  1） 本研究通過原位多巴胺聚合工藝將聚多巴胺（PDA）負載在粗效PET纖維上，通過與雙荷電靜電增強過濾裝置（EAA）結合，與市售暖通空調用過濾器相比，實現了高過濾效率和低阻力的優異性能：對0.3 μm顆粒物實現高達99.48%的過濾效率，并且在迎面風速為0.4 m/s時空氣阻力低至9.5 Pa。由于其具備低阻、高效特性，可直接加裝應用于送風口或通風管道，而無需增設驅動風機。

  2） 該技術易于實施且具備環境可持續性。本研究中的原材料是市售的低成本粗效過濾器，且負載物PDA是一種環保型可生物降解的粘合劑。PDA@PET過濾材料的制造過程簡便，不使用和產生污染環境的物質，可以實現工業化量產。

  3） 該技術可以有效解決通風過濾的實際應用需求。在迎面風速達到2m/s時，相比未負載的PET粗效過濾，PDA@PET對0.3 μm顆粒物的過濾效率從75.24%提升至90.72%，且不增加阻力。該技術在長期運行過程中效率高且穩定，在30天內對0.3、0.5和1 μm顆粒物的平均過濾效率分別保持在98.63%、99.04%和99.83%，總集塵量達到173.9 g/m²，與過濾材料自重相當。實現了在大風速下，長期穩定、高效、大容塵量去除顆粒物。

  4） 本研究詳細刻畫了EAA裝置的設計原則和過濾材料選擇標準：依據單極子捕獲距離RMC將EAA粗效過濾的機制分為三個階段。其中R_MC取決于顆粒物荷電量q_p、極化電壓U₂、和纖維材料的介電/熱電/異質性等，較大的R_MC意味著顆粒能夠經過較大的孔徑（以較低的空氣阻力）被纖維捕獲。當顆粒到達纖維表面后，具備抗靜電性能、強附著力和粗糙表面的過濾纖維將顆粒物牢固粘附，實現長期穩定高效率和大容塵量過濾顆粒物。

  以上相關成果發表在Small（2021, 2102051）上，并被選為封底內頁文章（Inside back cover）。論文的第一作者為是清華大學-麻省理工學院聯合培養博士生田恩澤，通訊作者為麻省理工學院的李巨教授、徐桂銀博士，以及清華大學的莫金漢副教授。

  原文鏈接：https://doi.org/10.1002/smll.202102051

  課題組鏈接：JMO Lab @ THU (jmo-lab.net)