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Enregistrement W2079224521 · doi:10.1002/app.31739

Key factors affecting the manufacture of hydrophobic ultrafiltration membranes for surface water treatment

2010· article· en· W2079224521 sur OpenAlexaff
Đặng Thị Thanh Huyền, Dipak Rana, Roberto Narbaitz, Takeshi Matsuura

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact angleMembraneUltrafiltration (renal)Materials scienceWettingPermeationCastingChemical engineeringFourier transform infrared spectroscopyDifferential scanning calorimetryScanning electron microscopeChromatographyPolymer chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As part of the development of poly(ether sulfone) (PES) membranes whose surface is modified by the incorporation of a newly synthesized hydrophobic surface modifying macromolecule (nSMM) additive, this study investigates the impact of four key membrane preparation factors. They are concentration of PES, concentration of nSMM, casting thickness, and casting speed. The synthesis and characterizations of nSMM by nuclear magnetic resonance, gel permeation chromatography, differential scanning calorimeter, and elemental analysis have been presented. The changes in characteristics and performance of the membranes have been evaluated via Fourier transform infrared spectroscopy, contact angle analysis, scanning electron microscopy, and solute transport tests. The addition of 0.5 wt % of nSMM increased the contact angle of PES membranes by 20°; however, higher nSMM concentrations did not increase the hydrophobicity any further. Only the additive concentration had a statistically significant impact on flux reduction and dissolved organic carbon rejection. Even though other factors such as membrane thickness may alter the pore characteristics, their effect on membrane performance was marginal. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2010

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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