Membrane fouling control and performance enhancement of ultrafiltration of latex effluent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of the present study was to minimize membrane fouling of a latex solution either through improving the membrane surface charge or using a pretreated feed. Hydrophilic polysulphone (PSU) and Ultrafilic flat membranes, with a molecular weight cut‐off (MWCO) of 60 000 and 100 000 dalton, respectively, were implemented under a constant flow rate and cross‐flow mode in ultrafiltration of simulated latex effluent. Hydrophobic polyvinylidene difluoride membrane (PVDF) with a MWCO of 100 000 dalton was also tested. The influence of linear alkyl benzene sulphonate (LAS) on the ionic strength of the simulated latex effluent and the surface charge of latex particles at different LAS concentrations was investigated. LAS was also used, at different concentrations and various treatment times, to ensure the enhancement of the antifouling characteristics of the membrane surface. It was concluded that the LAS‐treated membrane surface is much more favourable than the pH‐changed feed pre‐treatment. As such, the total mass of fouling decreased by 44.00 % and 29.60 % in the cases of treated PVDF membrane surface with LAS at a concentration of 0.0001 g/L, and treated latex feed at pH 11, respectively. Nevertheless, LAS was considered to be an ineffective pre‐treatment for limiting the fouling propensity of latex solutions using hydrophilic membranes even at high concentrations and long treatment times.
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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) | 0,000 | 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 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 ».