كفاءة استخلاص الفوسفونات تتحسن 3.5 أضعاف، إنجاز في معالجة النفايات النووية

أخبار ar.wedoany.com، كشف فريق بحثي من مركز إنديرا غاندي للبحوث الذرية في الهند مؤخراً عن إنجاز تقني في معالجة نفايات الوقود النووي: حيث تفوق المذيب الفوسفوني دايبنتيل أميل فوسفونات (DAAP) بشكل ملحوظ على المذيب الفوسفاتي التقليدي تري-أميل فوسفات (TAP) في استخلاص عناصر الأكتينيدات. تظهر البيانات التجريبية أنه في نفس الظروف، وصلت نسبة توزيع اليورانيوم (VI) باستخدام DAAP إلى 3.5 ضعف تلك باستخدام TAP، كما أظهرت كفاءة استخلاص الثوريوم (IV) والزركونيوم (IV) مزايا مشابهة.

يقع مركز إنديرا غاندي للبحوث الذرية في كالباكام، تاميل نادو، ويعمل لفترة طويلة في مجال تطوير التقنيات النووية. قاد هذه الدراسة باليجا سرينيفاسولو وغوبينادهانبيلاي غوباكومار، حيث قارن الفريق من خلال التحكم في متغير طول السلسلة الكربونية قدرة DAAP وTAP على استخلاص خمسة أيونات معدنية من محلول النترات. أظهرت النتائج أن كفاءة استخلاص DAAP لليورانيوم والثوريوم والزركونيوم تحسنت بشكل ملحوظ، لكنها كانت أضعف بالنسبة للنيوديميوم (III) والبلاديوم (II) بسبب انخفاض تقارب الأخيرين مع ليجاندات مانحة للأكسجين.

تم إجراء دراسة آلية التقنية باستخدام حسابات نظرية دالة الكثافة (DFT). أكد التحليل المحاكي أن مجموعة الفوسفونيل في جزيء DAAP أكثر قاعدية، مما يمكنها من تكوين روابط كيميائية أكثر استقراراً مع عناصر الأكتينيدات. هذا الاكتشاف يفسر الميزة الانتقائية للمذيبات الفوسفونية في البيئات عالية الحموضة، ويوفر دعماً نظرياً لتحسين عمليات إعادة معالجة الوقود النووي.

تستهدف هذه التقنية مباشرة المشكلة طويلة الأمد في الصناعة النووية المتمثلة في معالجة النفايات. حيث أن المذيبات الفوسفاتية التقليدية تتحلل بسهولة في البيئات الحمضية القوية، بينما تظهر الفوسفونات استقراراً كيميائياً أعلى. أشار فريق البحث إلى أن التعديل الكيميائي البسيط المتمثل في استبدال الفوسفات بالفوسفونات يمكن أن يعزز بشكل كبير كفاءة استعادة المعادن المشعة ويقلل من تكاليف إدارة النفايات النووية.

من حيث التأثير على الصناعة، من المتوقع أن يساهم هذا الإنجاز في دفع ترقية تكنولوجيا دورة الوقود النووي. يسعى سوق معالجة النفايات النووية العالمي إلى تقنيات فصل أكثر كفاءة، وتوفر النتائج الهندية هذه مساراً جديداً لحل اختناقات فصل النفايات عالية الإشعاع.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com