膜污染的光學監測技術研究進展

任芝軍，白瑩，王秋穩，韓金龍，劉曉陽

（1.河北工業大學能源與環境工程學院，天津 300401；2.天津市清潔能源利用與污染物控制重點實驗室，天津 300401）

膜技術廣泛應用于海水淡化、工業廢水回用、飲用水水質提升、垃圾滲濾液處理等領域。我國膜產業總產值預計2025年達到5 000億元，2035年達到8 000億~10 000億元〔1〕。在膜工藝運行過程中，進水中的污染物會沉積在膜表面和（或）膜孔上，致使膜通量下降，這種膜污染現象是膜技術實際應用的固有瓶頸〔2〕。為更好地理解和改善膜污染問題，需要對膜過濾過程進行實時監測。傳統的實時監測技術主要從通量、跨膜壓差以及濾液水質著手，這些參數只能表示膜污染結果，不能提供污染物的位置、成分、含量等具體信息，且難以達到早期預警的效果〔3〕。對此，研究人員開發了具有原位、無損、快速等優勢的多種光學實時監測技術，用于觀測膜污染過程中膜片、膜-進料液界面和流體主體的動態變化，并給出污染物的化學組成、空間分布等信息。這些技術的監測結果不僅能用于膜污染的早期預警，還能為膜系統運行參數的調整和清洗操作的優化提供理論指導，延長膜片使用壽命。

近年來發展較快、具有膜污染實時監測潛力或應用的光學技術，包括穿透膜直接觀察（Direct observation through the membrane，DOTM）、光學相干斷層掃描（Optical coherence tomography，OCT）、激光共聚焦顯微成像（Confocal laser scanning microscopy，CLSM）等顯微成像技術，三維熒光（Excitation-emission matrix，EEM）和拉曼光譜等分子光譜技術以及粒子圖像測速技術（Particle image velocimetry，PIV）。這些技術均可結合具有光學窗口或光學透明度的膜池（在實際工業應用中，可將該模擬池放置在膜系統的旁路中）或者采用光纖探頭實現在線監測。筆者闡述了這些光學實時監測技術及其衍生技術的工作原理，并介紹了各技術在膜污染領域的典型應用和最新進展，進一步分析了它們的優勢和局限性，討論了如何克服其在實際應用中的限制，對于深入了解和控制膜污染具有重要意義。

1 光學顯微成像技術

1.1 穿透膜直接觀察（DOTM）技術

1998年，聯合國教科文組織膜科學與技術中心首次開發了DOTM技術。其通過配備有透射和反射光路的光學顯微鏡和圖像記錄設備，在微米尺度上，從濾出液側對橫流過濾系統中透明平板膜表面不同位置處附著的顆粒進行連續、原位觀察，獲得顆粒物的沉積、吸附和擴散情況。H. J. TANUDJAJA等〔4〕利用DOTM技術觀測油水乳液過濾過程中膜面污染物的沉積程度，結合ImageJ軟件計算膜-進料液界面處的表面覆蓋率，并采用通量步進法，確定臨界通量。隨后，該課題組利用上述方法，確定了油水乳液膜分離過程中，不同進料條件（黏度和雙分散性〔5〕、油濃度和鹽度〔6〕）和操作條件（錯流速度和間隔物〔7〕）下的臨界通量，并進一步揭示了不同臨界通量所對應的膜污染機制。考慮到部分膜污染物與透明膜之間對比度不夠高，H. LI等〔8〕將光學顯微鏡與熒光光源、濾光片等組件相結合，并通過熒光染色提高污染物與膜的對比度，成功地監測了不同錯流速率下染色細菌在膜表面的沉積和去除過程，發現隨著錯流速率的增加，微生物聚集體形成，臨界通量升高且大于理論值。

把觀察方向從膜片的下方改為膜片的上方或側面對膜片進行觀察，稱為膜面直接可視化技術（Direct visualization on the membrane，DVO），可以對膜面污染層的橫截面進行觀測，量化污染層厚度。Y.MARSELINA等〔9-10〕將通過DVO得到的管式膜圖像投影到帶有附加比例的屏幕上，量化濾餅層高度，觀察到不同橫流速度下濾餅侵蝕和膨脹機制的差異性。A. VALENCIA等〔11〕利用DVO觀察膜污染過程中膜橫截面的變化情況，并用圖像處理程序分析顆粒沉積速度和濾餅層沉積量，發現膜的孔徑、孔密度等幾何形狀參數顯著影響了初始沉積層和濾餅層的形成，從而影響跨膜壓差。

綜上所述，DOTM和DVO不受進料懸浮液的影響，能夠非侵入性地分別從膜片下方和上方/側面在線觀察膜片以及膜片-進料液界面區域中所有污染物的附著情況，是研究膜污染的沉積動力學、污染層厚度和壓實情況的有力手段。此外，結合圖像處理技術，DOTM或DVO還能夠確定膜過濾系統的臨界通量，輔助優化膜分離過程的操作參數。然而，由于其技術原理的局限性，DOTM和DVO空間分辨率較低，不能捕捉小尺寸污染物（<1 μm）的運動形態，也不能提供污染物的成分信息。此外，DOTM和DVO分別需要透明膜和相對透明的進料溶液，才可采集污染膜圖像。

1.2 光學相干斷層掃描（OCT）技術

OCT是一種新興的三維成像技術，能夠以微米級別的空間分辨率表征半透明樣品的內部結構，已逐步應用于膜污染表征領域。其通過分光器將近紅外光源所發射的光分成兩部分，一部分進入參考光路，被參考鏡反向反射后，沿原路返回，另一部分沿樣品光路照射到樣品，被折射率不均勻的樣品背向散射回來。二者相遇后產生光學干涉圖案，經信號處理后獲取膜面污染層的二維和三維結構〔圖1（a）〕〔12〕。二維橫截面圖像用于可視化縱向膜面污染層的生長情況，量化污染層厚度。相較于二維圖像，三維圖像還可以確定污染層的形態、體積、覆蓋面積和膜污染指數，目前使用較多。

圖1 OCT的基本原理（a），膜片橫截面的二維掃描圖像（b）和污染膜的三維OCT圖像（c）Fig.1 Basic principle of OCT （a），cross-section image of the fouled membrane （b） and three-dimensional OCT image of the fouled membrane （c）

S. WEST等〔13〕首次在膜污染模擬器（Membrane fouling simulators，MFS）運行期間，利用OCT觀測生物污染層的空間結構，量化采集到的三維OCT圖像，得到面積覆蓋率，并將其與進料通道壓降相關聯，探究生物污染層空間結構對進料通道壓降的影響。L. FORTUNATO等〔14〕在改進的MFS中模擬螺旋纏繞膜組件，使用OCT采集蓋玻片、原水側間隔材料和膜面上生物污染的三維圖像，評估不同位置生物量隨時間的變化程度及其與膜通量的關聯。A.BAUER等〔15〕在直接接觸式膜蒸餾裝置上添加光透明窗口，原位采集污染層的三維OCT圖像，計算得到污染層體積和覆蓋面積，并定義了Rs（污染層體積/掃描區域面積）和Rc（污染層體積/污染層覆蓋面積）兩個參數來表示局部和全局的污染層空間結構信息。P. W. WONG等〔16〕利用該方法獲得了膜蒸餾過程中膜片橫截面和表面圖像，并利用MATLAB程序將膜片和污染層區分開〔（圖1（b）和1（c）〕，以評估兩種商業膜的防污性能〔17〕。Wentao SHANG等〔18〕將錯流納濾裝置與OCT設備結合，觀測牛血清蛋白溶液對4種膜的動態污染過程，解析膜面微觀結構對膜污染程度的影響。OCT不僅能夠較好地觀測低濁度和低有機負荷系統中膜污染現象，對高濁度系統也同樣有效。L. FORTUNATO等〔19〕提前關閉曝氣限制膜前絮體移動，利用OCT技術成功監測了膜生物反應器中的膜污染過程，發現隨著過濾時間的延長，污染層厚度增加，粗糙度降低。

綜上所述，OCT適用于各種濁度條件下、毫米范圍內膜片和膜-進料液界面三維空間結構的實時監測，可迅速獲得沉積動力學、污染層厚度和覆蓋面積等信息。但是，傳統OCT的空間分辨率較低（5~20 μm），不足以描繪污染層的精細結構，且數據采集過程中，系統中動態的絮凝體會產生運動偽影，影響監測結果的準確性〔20〕。此外，OCT無法確定污染物的成分信息。目前該技術僅限于實驗室研究，尚未推廣到實際監測中。

1.3 激光共聚焦掃描顯微鏡（CLSM）技術

自20世紀90年代以來，基于熒光信號的CLSM迅猛發展。它通過待測分子或探針分子的熒光區分不同待測物種，獲取數百微米范圍內膜面污染物的三維圖像。G. BRANS等〔21-22〕首次使用CLSM在線監測具有光透明窗口的膜過濾單元中的膜污染過程，觀察熒光染色的聚苯乙烯顆粒沉降情況，研究了顆粒在雙分散懸浮液中的剪切誘導擴散行為和不同工藝參數下聚合物在膜中的傳遞機制。類似地，H. I. BEN等〔23〕利用CLSM結合可用于原位觀察的膜過濾單元，在線監測單分散熒光顆粒形成濾餅層的過程，通過顆粒沉積物的三維CLSM圖像，計算獲得濾餅層中顆粒的排列形態、均勻性、厚度和孔隙率。在此基礎上又研究了不同進料液條件（pH、離子強度和濃度）對超濾膜污染的影響和雙組分懸浮液過濾過程中濾餅層的形成過程〔圖2（a）和2（b）〕〔24-25〕，研究發現，無論實驗條件如何，膜-顆粒相互作用對顆粒初始沉積行為影響最大，而顆粒-顆粒相互作用主要影響濾餅層的生長。E. W. TOW等〔26〕使用CLSM和定制的膜過濾流通池，對生物污染的形成和去除過程進行原位監測，觀測到胞外聚合物的產生、起皺、分層和成膜現象，發現生物污染物的去除過程主要包括生物膜的分層和撕裂，凸顯了原位成像對生物污染物結構實時監測的準確性。

圖2 膜面污染層的三維CLSM圖像（a），由CLSM圖像計算得到的膜面污染物的面積覆蓋率隨樣品深度的變化情況（b）和污染膜LSFM成像示意（c）Fig.2 CLSM image of fouled membrane （a）， vertical changes of area coverages of foulants calculated by CLSM images （b），and schematic diagram of LSFM imaging of fouled membranes （c）

將CLSM的光路進行改造，使用一定厚度的光片進行兩條正交光路的照明和檢測，實現對較大樣品的快速成像，稱為光片熒光顯微鏡（Light sheet fluorescence microscopy，LSFM）。相較于CLSM，LSFM具有更高的時間分辨率，是一種成本效益高且相對快速的成像手段〔27〕。Lingling CHEN等〔28〕首次建立了基于LSFM的膜污染大規模三維成像平臺〔圖2（c）〕，成功觀測到靜態吸附過程中葡聚糖在膜上的三維分布；在此基礎上又開發了具有不同熒光分子分辨能力的多色光片熒光顯微鏡（Multi-color light sheet fluorescence microscopy，MC-LSFM），觀測膜污染過程中葡聚糖、牛血清蛋白及其混合物的空間分布情況，結合ImageJ對圖像進行了半定量分析，發現相較于葡聚糖，牛血清蛋白污染是滲透通量下降的主要原因〔29〕。

CLSM可迅速獲取膜片-進料液界面中目標污染物分布，提供定性和定量信息，且由于熒光探針的作用，即使在低濃度下也可以觀察目標污染物，實現高靈敏度測試。在CLSM基礎上發展出的LSFM又可以實現對較大樣品的快速成像，具有更高的時間分辨率，有助于對膜污染機理的深入探索。然而，由于CLSM和LSFM測試需要熒光標記，因此只適用于部分具有自發熒光或熒光探針的污染物，且熒光染料一般為有機大分子，在污染層中的穿透性較差，有可能會吸附在膜表面，干擾膜污染測試〔30〕。目前，該技術仍處于實驗室探究階段，尚未應用于實際監測過程中。

2 分子光譜技術

2.1 三維熒光光譜（EEM）技術

EEM是描述熒光強度隨激發和發射波長變化的圖譜，其譜峰位置和強度與蛋白質、腐殖質等熒光物質的化學結構和濃度有關，近年來被廣泛應用于膜污染的定性和定量分析。

根據樣品形態的差異，EEM可分為液相EEM和固相EEM。其中，液相EEM一般是對膜過濾前后的溶液進行測試，通過譜峰位置識別污染物組成，結合熒光指數、熒光區域積分和平行因子分析等對污染物進行定量〔31〕。根據入射角大小，液相EEM可分為直角熒光光譜（Right-angle excitation-emission matrix，RA-EEM）和正面熒光光譜（Front-face excitation-emission matrix，FF-EEM）。RA-EEM僅能表征稀釋和透明樣品，而FF-EEM對于混濁或不透明的樣品同樣適用，無需對樣品進行預處理，非常適用于膜污染的實時、無損監測。Huarong YU等〔32〕利用FF-EEM表征二級出水中的溶解性有機物，對超濾裝置中的膜污染現象進行早期預警，證實了FFEEM作為膜污染在線監測技術的可能性。固相EEM是使用與樣品呈不同角度的激發光照射樣品表面，捕獲從膜面發出的熒光，識別膜面上的蛋白質、腐殖質等有機物，已成功用于膜污染原位監測。H.YAMAMURA等〔33〕通過光纖將膜面熒光信號輸送至熒光分光光度計，進行膜面固相EEM信號的實時采集，對比膜面和天然有機物的熒光特性后，發現疏水蛋白質是導致不可逆污染的主要物質。Qing DING等〔34〕利用類似的方法對膜清洗過程進行固相EEM原位在線監測，發現親水蛋白質是酸、堿、次氯酸鈉等一系列化學清洗后的殘留污染物。

EEM能夠迅速監測膜面以及流體內的熒光有機物，并進行定性、定量分析，具有非破壞性和高度選擇性。然而，眾多膜污染物中，僅有小部分芳香類物質具有熒光特性，其代表性有待商榷〔35〕。因此，EEM難以對復雜進水條件下的膜污染行為進行全面監測。

2.2 拉曼光譜

拉曼光譜是一種基于非彈性散射的光譜技術。具體來講，當入射激光打到樣品上時，樣品分子會使部分光子發生非彈性散射，非彈性散射光和入射光之間的頻率差即為拉曼位移。拉曼光譜峰的位置和強度與樣品分子中化學官能團的種類和濃度有關。

近年來，拉曼光譜因其對水不敏感、無創和指紋識別等獨特優勢，逐漸應用于無機和有機污染物膜污染過程的在線監測。T. VIRTANEN等〔36〕結合普通拉曼光譜和錯流過濾池觀察模型污染物香蘭素在膜面的吸附過程，證實了普通拉曼光譜在膜污染實時監測方面的應用潛力。O. D. SUPEKAR等〔37-38〕結合拉曼顯微鏡和定制的反滲透膜流通池對硫酸鈣的早期污染和清洗過程進行實時原位監測，得到了無機垢形成和去除的化學和空間信息。在此基礎上，又利用該設備原位觀測了單一和混合無機污染物（硫酸鈣和碳酸鈣）的膜污染行為，發現在混合污染情況下，僅監測到硫酸鈣的信號，這與污染物的非均勻分布和單點光譜掃描的采樣方式有關。若進行大范圍拉曼顯微成像，硫酸鈣和碳酸鈣的空間分布均可獲得〔39〕。Juan TANG等〔40〕結合拉曼光譜和電化學阻抗譜原位在線監測混凝-超濾系統中帶有不同電荷的助凝劑和污染物所造成的膜污染現象，其中電化學阻抗譜監測膜-進料液界面層、膜面和界面溶液層的電阻，拉曼光譜提供膜上物質的濃度信息，結果發現，助凝劑會影響膜污染形成的各個階段，且在膜孔較小時，助凝劑側鏈基團所帶電荷對膜污染影響較大。

由于樣品分子拉曼散射弱，僅為入射光強度的10-9~10-6，普通拉曼光譜的信號較差。表面增強拉曼光譜（Surface-enhanced Raman spectroscopy，SERS）借助金、銀等金屬基底的局域表面等離激元共振效應，能大幅度增加膜面污染物的拉曼散射強度（104~106倍），削弱膜面拉曼信號的干擾，在膜污染實時監測領域具有較大應用潛力。M. K?GLER等〔41〕將金納米顆粒通過過濾方法沉積在膜表面，作為SERS感應區，將其置于錯流膜過濾系統中進行實驗，將便攜式拉曼光譜儀和商用探頭相結合，實時監測腺嘌呤在膜表面的污染形成過程，取得了良好的測試效果（圖3）。類似地，E. DUMONT等〔42〕開發了一種制備簡單的固體SERS基底，與非侵入性分析裝置相結合，對生物樣品實現了近乎實時的監測，并可獲得樣品精確的空間分布信息。

圖3 SERS在線監測裝置示意（a）和不同濃度腺嘌呤7天內所導致的膜污染SERS光譜（b）Fig.3 Schematic diagram of the SERS online monitoring system（a） and SERS spectra of the membrane fouled by different concentrations of adenine in 7 days（b）

作為一種無創的可定性和定量的光譜技術，拉曼光譜在膜污染實時監測領域具有巨大的應用潛力。然而，由于拉曼光譜的量子效率低、靈敏度低，膜本身的拉曼信號和復雜污染物的熒光信號可能會干擾膜面污染物拉曼信號的采集和解析〔30〕。相較于普通拉曼光譜，SERS極大地提高了檢測靈敏度，但其性能依賴于SERS基底的濃度、與膜面和待測污染物的親和性以及待測污染物的空間分布，并且SERS基底的加入可能會影響膜污染的具體情況。

3 粒子圖像測速（PIV）技術

自1984年首次提出，PIV技術已被廣泛應用于工程領域流體流動研究。在流場中布撒示蹤粒子后，PIV將脈沖激光片光源入射到所測流場區域，利用激光干涉原理和連續曝光技術將粒子圖像記錄在底片或CCD相機上，逐點處理圖像，獲得流場速度分布〔43〕。在測試過程中，示蹤粒子應當具有較好的流動跟隨性、微米量級的直徑、與流體密度相當的密度。常用的示蹤粒子有聚苯乙烯、鋁、二氧化鈦、玻璃球等。

PIV技術目前已用于研究膜過濾單元內的流體流動以及其對膜污染過程的影響。A. P. S. YEO等〔44-45〕利用PIV觀測氣泡所導致的剪切應力的時空變化情況，探究曝氣對中空纖維膜污染的影響，發現在相同的曝氣流量下，大數量的小氣泡比小數量的大氣泡能夠更有效地控制膜污染。Tian LI等〔46〕利用PIV技術獲取膜過濾系統內的二維速度分布，探究振動和曝氣等手段控制膜污染的機理，發現振動頻率比振幅能夠更有效地控制膜污染。此外，PIV常常與計算流體動力學（Computational fluid dynamics，CFD）模型或者其他技術聯用，研究膜系統的水動力學情況，優化膜系統構型。例如，Xuefei LIU等〔47〕為研究混凝劑對膜生物反應器中污泥流變學和膜過濾區域流體動力學的影響，開發了一種多相CFD模型，并通過PIV技術所確定的氣泡流中液體流速來進行驗證；同樣利用該方法探究了8個設計變量（膜纖維取向、過濾槽幾何形狀等）對膜面剪切力的影響，以優化膜過濾單元的結構〔48〕。在此基礎上，Xiaomin XIE等〔49〕提出了一種在受限旋轉葉輪過濾器中測量局部速度的PIV裝置，結合CFD模型分析不同工況下動態過濾模塊的瞬時和平均速度場、剪切應力場和速度系數等局部水動力學特性。除此之外，C. REY等〔50-51〕利用PIV技術和原位小角X射線散射技術，分別獲得濃度極化層的速度場和污染物的濃度分布，觀察到了懸浮液的流變行為和粒子間吸引力在污染層的時空演化。

PIV可以迅速監測膜-進料液界面和系統內流體主體的局部速度變化，目前已成功用于長時間實時監測商業規模中空纖維膜組件的膜污染行為，但該技術的應用需有示蹤粒子的配合，且不能了解到污染物的成分信息和空間分布。

4 膜污染光學監測技術的優缺點和適用范圍

這些光學監測技術都具有原位、快速等特點，當與光學窗口或者光纖探頭等相結合時，能夠在線監測膜污染的形成過程。例如，DOTM、OCT、CLSM和拉曼光譜可以和具有光學窗口或者光學透明度的膜池相結合，獲取膜面污染物的空間結構信息；PIV通過和透明測試池結合以實現局部流體流動特性的在線監測；EEM和拉曼光譜還可以通過光纖探頭在線收集膜面污染物的分子信息。此外，由于檢測原理和儀器結構的差異性，每種技術的適用范圍各不相同，優缺點各異。筆者總結了各技術的監測區域、空間分辨率、探測深度等指標（圖4）〔52-54〕，所監測的膜污染類型和膜片類型〔15，26，30，55-56〕，能否提供污染物化學組成、空間結構等信息（表1）〔30，55-56〕，以及各技術的優缺點（表2）。研究人員可根據上述信息和實際需求選擇合適的技術。例如，需要識別膜面關鍵污染物組成并獲取其空間分布信息時，可以選擇CLSM或者拉曼光譜。其中，CLSM信號較好，但是主要針對蛋白質、多糖等有機污染物和微生物細胞，且需要事先知道污染物的大致組成以選擇合適的熒光標記物；拉曼光譜信號較差，但是能夠在無需標記的情況下，同時獲取無機、有機和微生物污染物的化學信息，通過光譜“指紋”識別污染物的化學組成。需要觀測廣譜污染物的動態沉積過程時，在溶液相對透明且污染物尺寸較大（≥1 μm）時可選用DOTM，否則OCT技術更為適用。想要獲取流體流動特性，探究曝氣、流體流速、裝置構型等運行條件對膜過濾性能影響時，需要選用PIV技術。

表1 應用于膜污染實時監測的光學表征技術Table 1 Optical characterization techniques applied to real-time monitoring of membrane fouling

表2 膜污染光學監測技術的優缺點Table 2 Advantages and disadvantages of optical monitoring technologies for membrane fouling

圖4 光學表征技術的監測區域（a）和光學成像技術的穿透深度和空間分辨率（b）Fig.4 Fouling regions monitored by various optical technologies （a） and penetration depths and spatial resolutions of the optical imaging technologies （b）

5 總結與展望

光學監測技術具備原位、快速、無損等優勢，能夠對膜污染過程進行實時在線監測，獲取膜過濾單元中的流體流動狀態、污染層的空間結構、化學組成等信息，這對于膜污染的早期預警和膜污染控制方法的優化具有重要意義。

這些光學在線監測技術目前大都處于實驗室探索階段，在實際工程中應用較少，這可能是由于以下幾點原因造成的：1）這些技術的使用往往需要與定制的流通池（配備光透明窗口）結合，不具備普適性；2）實際膜法水處理體系，特別是廢水處理過程中，污染物的化學組成復雜多樣，這不僅導致部分污染物信息采集不全面，也為光譜信號的解釋增加了難度；3）部分儀器設備占地面積大，價格昂貴，操作復雜或者尚未進行商業化生產。在未來，可以從儀器設備的改進或者多種方法的聯用技術等方面入手，改善目前光學監測技術的不足：1）將帶有光透明窗口的模擬測試池接入膜過濾單元的旁路流道中，或者將光纖探頭和在線監測儀器結合，以增加光學實時監測技術的普適性；2）基于半導體技術，開發芯片級光譜傳感器等在線監測設備，降低設備成本，提高設備小型化程度；3）將光學、聲學、CFD等多種技術相結合，整合各自的優勢，提供更準確、更全面的信息。通過上述方法有望將光學監測技術由實驗室探索階段擴展到工業應用過程，改善膜污染問題，促進膜法水處理技術的發展。