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Enregistrement W2092085160 · doi:10.1002/cben.201400030

Morphology Control of Polysulfone Membranes in Filtration Processes: a Critical Review

2015· review· en· W2092085160 sur OpenAlexaff
Amira Abdelrasoul, Huu Doan, Ali Lohi, Chil‐Hung Cheng

Notice bibliographique

RevueChemBioEng Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembranePolysulfoneUltrafiltration (renal)MicrofiltrationFoulingMembrane foulingFiltration (mathematics)Chemical engineeringMaterials sciencePermeationPorosityMembrane structureMorphology (biology)ChemistryChromatographyComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polysulfone (PSU) membranes have been widely applied in microfiltration and ultrafiltration processes due to their excellent properties, such as chemical inertness across the entire pH range, compressive strength, and thermal stability. Despite these advantages, the application of PSU membranes in filtration processes has often been restricted due to their hydrophobic nature, which results in serious membrane fouling and a reduced permeate flux. Moreover, PSU membranes suffer from several disadvantages, including bulky structure, low binding force between fibers, and poor mechanical properties. The key factor in the development and application of polymeric membranes is the control of its polymeric morphology due to the significant influence of membrane morphology on the membrane performance. Effective techniques of controlling PSU membrane morphology are accessed, and the effects of the morphological control on mechanical properties, chemical stability, membrane performance, and membrane fouling are investigated. Findings from various individual studies were analyzed and discussed in order to provide a critical review of this subject. The results emphasized that the membrane pore size and surface porosity mostly governs PSU membrane morphology, which enhances membrane performance and reduces membrane fouling.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations103
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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