Impacts of Hydrophilic Membrane Additives on the Ultrafiltration of River Water
Notice bibliographique
Résumé
One of the most serious disadvantages of membrane applications in water treatment is the decreasing water permeation rate with time, which is often called fouling. This study investigates surface modification of polyethersulfone (PES) ultrafiltration membranes as a fouling reduction strategy for drinking water treatment applications. Surface modification was achieved through the addition of three different tailor-made hydrophilic surface modifying macromolecules (LSMM200, LSMM400, and LSMM600). Flat sheet membranes were prepared via a single-step casting procedure; their surface hydrophilicity was quantified via contact angle measurements. The incorporation of hydrophilic additives produced slightly more hydrophilic membranes (contact angle reduction of up to 8°) and improved membrane performance compared with the PES membrane without blending. In the treatment of highly colored river water, LSMM400- and LSMM600-modified membranes achieved up to 32% higher final fluxes. Surface modification resulted in significantly decreased flux reductions and natural organic matter accumulation. Dissolved organic carbon removals were approximately 70% for all the membranes studied. No clear correlation between membrane hydrophilicity and fouling reduction was observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».