A Comparison of Commercial and Experimental Ultrafiltration Membranes via Surface Property Analysis and Fouling Tests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface modified polyethersulfone (PES) membranes via the addition of different hydrophiLic Surface Modifying Macromolecules (LSMMs) have been developed by Matsuura, Narbaitz and co-workers. This study compares the performance of the best PES-LSMM membrane with nine commercial ultrafiltration membranes manufactured using five different types of base polymers (polyethersulfone, polysulfone, celluloseacetate, polyacrylonitrile and cellulose) in the same range of molecular weight cutoff (MWCO) (from 40 to 120 kDal). All membranes were characterized by using atomic force microscopy, contact angle measurements, solute transport analysis and then evaluated through fouling tests with Ottawa River water (ORW). While PES-LSMM membranes had much lower initial flux than the commercial membranes, they had the highest total organic carbon (TOC) rejection (80%) and the lowest flux reduction (62%). For the commercial membranes, the range of TOC rejections and flux reductions were 62 to 80% and 68 to 80%, respectively. Given their high TOC rejection and relatively high foulant deposition, fouling of the PES-LSMM membranes appears to be controlled by a surface gel.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».