Ultrafiltration of oily waste water: Contribution of surface roughness in membrane properties and fouling characteristics of polyacrylonitrile membranes
Notice bibliographique
Résumé
The present study focuses on the contribution of surface roughness to properties of polyacrylonitrile (PAN) membranes and its fouling during ultrafiltration (UF) of used engine oil. Nine membranes were cast using varying polymer concentration, molecular masses of hydrophilic additive polyethylene glycol (PEG), and concentration of PEG. Surface roughness decreased from 35 to 10 nm with polymer concentration in the range 0.01–0.15 g/g (1–15 wt %). Surface roughness increased from 8 to 42 nm as the molecular mass of PEG increased from 200 to 20 000 g/mol. Increasing concentration of PEG from 0.5 to 0.12 g/g (5 to 12 wt %) increased the surface roughness from 11 to 26 nm. Three membranes were identified as having permeate flux above 45 L/m 2 · h and oil rejection beyond 90 %. The membrane hydrophilically modified by 0.08 g/g (8 wt %) PEG 400 showed the best antifouling performance. The flux decline ratio for this membrane was the lowest between 10–20 % and the flux recovery ratio was above 90 % for oil concentrations between 100–1000 mg/L at 276 kPa transmembrane pressure (TMP). Permeate concentration was between 2–12 mg/L (well within permissible levels) corresponding to oil concentrations from 100–1000 mg/L in the feed at the same TMP. Permeation of oil is lower (hence higher rejection) at higher feed concentrations, indicating the agglomeration of oil in the retentate.
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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 ».