Effect of pH on fouling attachments and power consumption in ultrafiltration of latex solution
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the present study was to remediate ultrafiltration fouling through the altering of the latex paint solution pH, in order to reduce the total mass fouling and the specific power consumption. Polycarbonate flat membrane with a pore size of 0.05 µm was used under a constant feed flow rate and cross‐flow mode in ultrafiltration of a latex paint solution. It was observed that the ionic strength of the latex solution had a significant effect on the membrane hydrophilicy and the particle surface charge, which in turn influenced the particle–particle and particle–membrane attachment. At the transmembrane pressure of 15 psi, a feed flow rate of 1 LPM, and a feed concentration of 1.3 kg/m 3 , increasing solution pH from 7 to 12 resulted in a considerable 50% reduction in membrane fouling. This reduction of fouling led to a 53.9% decrease in the specific power consumption, while the permeate flux increased by 97.4%. On the other hand, the mass of fouling noticeably decreased by 35.8%, the permeate flux increased by 64.5% and the specific power consumption dramatically increased by 127.5%, when the feed flow rate was increased from 1 to 4 LPM at the solution pH of 7. Alternatively, when the feed flow rate and the solution pH were increased simultaneously, the mass of fouling was reduced by 56.8%, with an improvement in the specific power consumption augmented only by 54.1%, while the permeate flux increased by 136.84%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».