Evaluation of the Effectiveness and Impact of Wetting the Surface of the Collector Mesh on the Process of Collecting Atmospheric Fog

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Fog collectors can be an efficient source of fresh water in areas with constant air advection. A key feature of any collection device is the mesh used to capture the fog droplets. In this paper, we combine a fog collection experiment performed in natural field conditions for meshes with different degrees of wetting of the fibers with a theoretical analysis of the aerodynamics of air near the collector, carried out on the basis of computer simulation of the flow. The obtained overall collection efficiency of a collector grid with a shading coefficient s = 0.2 for the weather conditions of the Kerch Peninsula was ηcoll = 0.045 for a hydrophilic and ηcoll = 0.022 for a superhydrophobic surface. This phenomenon is confirmed by the analysis of the forces acting on the drop and the calculation of the drainage coefficient for two types of coatings. It has been shown that droplets with a volume of up to 1 μL will not fall into the collection trough, but will overcome the cohesion force and return back to the atmosphere. In general, the described technology is simple, economical and does not require energy consumption. Based on the experience of several countries, the effectiveness of a technology can be guaranteed if technical, social and managerial factors are taken into account in its planning and implementation.

About the authors

A. I. Ukolov

Kerch State Maritime Technological University

Author for correspondence.
Email: Ukolov_aleksei@mail.ru
Russia, 298309, Republic of Crimea, Kerch, Ordzhonikidze str., 82,

T. N. Popova

Kerch State Maritime Technological University

Email: Ukolov_aleksei@mail.ru
Russia, 298309, Republic of Crimea, Kerch, Ordzhonikidze str., 82,

References

  1. Shanyengana E.S., Sanderson R.D., Seely M.K., Schemenauer R.S. Operational Paper Testing greenhouse shade nets in collection of fog for water supply // Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua. 2003. V. 52. № 3. P. 237–241.
  2. Klemm O., Schemenauer R.S., Lummerich A., et al. Fog as a fresh-water resource: overview and perspectives // AMBIO. 2012. V. 41. P. 221–234.
  3. Fessehaye M., Abdul-Wahab S.A., Savage M.J., et al. Fog-water collection for community use // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2014. V. 29. P. 52–62.
  4. Domen J.K., Stringfellow W.T., Camarillo M.K., Gulati S. et al. Fog water as an alternative and sustainable water resource // Clean Technol. Environ. Policy. 2014. V. 16. № 2. P. 235–249.
  5. Ghosh R., Ray T.K., Ganguly R. Cooling tower fog harvesting in power plants – A pilot study // Energy. 2015. V. 89. P. 1018–1028.
  6. Comstock K.K., Bretherton C.S., Yuter S.E. Mesoscale variability and drizzle in southeast pacific stratocumulus // Journal of the atmospheric sciences. 2005. V. 62. № 10. P. 3792–3807.
  7. Kim C.K., Yum S.S. A numerical study of sea-fog formation over cold sea surface using a one-dimensional turbulence model coupled with the weather research and forecasting model // Boundary-Layer Meteorology. 2012. V. 143. № 3. P. 481–505.
  8. Schemenauer R.S., Cereceda P., Osses P. Fogquest: Fog water collection manual. 2005. 120 p.
  9. Holmes R., Rivera J. de D., de la Jara E. Large fog collectors: New strategies for collection efficiency and structural response to wind pressure // Atmospheric Research. 2015. V. 151. P. 236–249.
  10. Ali N.B.H., Rhode-Barbarigos L., Albi A.A.P., Smith I.F. Design optimization and dynamic analysis of a tensegrity-based footbridge // Engineering Structures. 2010. V. 32. № 11. P. 3650–3659.
  11. Quirant J., Kazi-Aoual M., Motro R. Designing tensegrity systems: the case of a double layer grid // Engineering Structures. 2003. V. 25. № 9. P. 1121–1130.
  12. Park K.C., Chhatre S.S., Srinivasan S., et al. Optimal design of permeable fiber network structures for fog harvesting // Langmuir. 2013. V.29. № 43. P. 13 269–13 277.
  13. Rivera J. de D. Aerodynamic collection efficiency of fog water collectors // Atmospheric Research. 2011. V. 102. № 3. P. 335–342.
  14. Azeem M., Noman M.T., Wiener J., et al. Structural design of efficient fog collectors: A review // Environmental technology and innovation. 2020. V. 20. P. 101 169.
  15. Azad M.A.K., Ellerbrok D., Barthlott W., et al. Fog collecting biomimetic surfaces: Influence of microstructure and wettability // Bioinspiration and biomimetics. 2015. V. 10. № 1. P. 016 004.
  16. Rajaram M., Heng X., Oza M., et al. Enhancement of fog-collection efficiency of a Raschel mesh using surface coatings and local geometric changes // Colloids and surfaces A: physicochemical and engineering aspects. 2016. V. 508. P. 218–229.
  17. Almasian A., Fard G.C., Mirjalili M., et al. Fluorinated-PAN nanofibers: Preparation, optimization, characterization and fog harvesting property // Journal of industrial and engineering chemistry. 2018. V. 62. P. 146–155.
  18. Seo D., Lee J., Lee C., et al. The effects of surface wettability on the fog and dew moisture harvesting performance on tubular surfaces // Scientific Reports. 2016. V. 6. № 1. P. 1–11.
  19. Kim G.-T., Gim S.-J., Cho S.-M., et al. Wetting-transparent graphene films for hydrophobic water-harvesting surfaces // Advanced materials. 2014. V. 26. P. 5166–5172.
  20. Lee A., Moon M.-W., Lim H., et al. Water harvest via dewing // Langmuir. 2012. V. 28. P. 10183–10191.
  21. Zhao T., Jiang L. Contact angle measurement of natural materials // Colloids and surfaces B: biointerfaces. 2018. V. 161. P. 324–330.
  22. Уколов А.И., Попова Т.Н. Исследование краевого угла капли морской воды при испарении на супергидрофобной поверхности стали A40S с учетом гравитации // Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества. 2018. Т. 15. № 2. С. 102–107.
  23. ElSherbini A.I., Jacobi A.M. Retention forces and contact angles for critical liquid drops on non-horizontal surfaces // Journal of colloid and interface science. 2006. V. 299. № 2. P. 841–849.
  24. Lafuma A., Quere D. Superhydrophobic states // Nature Materials. 2003. V. 2. P. 457–460.
  25. Genzer J., Efimenko K. Recent developments in superhydrophobic surfaces and their relevance to marine fouling: a review // Biofouling. 2006. V. 22. № 5. P. 339–360.
  26. Шавлов А.В., Соколов И.В., Джуманджи В.А. Вязкость и электрические свойства водных аэрозолей // Доклады академии наук. 2016. Т. 61. № 9. С. 429–434.
  27. Попова Т.Н., Уколов А.И. Кинетические и термодинамические свойства конденсации пара на супергидрофобной поверхности теплообменных аппаратов // Вестник керченского государственного морского технологического университета. № 1. 2021. С. 99–111.
  28. Shi W., Anderson M.J., Tulkoff J.B., et al. Fog harvesting with harps // ACS Applied materials & interfaces. 2018. V. 10. № 14. P. 11979–11986.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (991KB)
Indexing metadata
3.

Download (379KB)
Indexing metadata
4.

Download (372KB)
Indexing metadata
5.

Download (69KB)
Indexing metadata
6.

Download (885KB)
Indexing metadata
7.

Download (750KB)
Indexing metadata
8.

Download (406KB)
Indexing metadata


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».