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Enregistrement W2313211175 · doi:10.1021/ie501239h

Modeling of Fouling and Fouling Attachments as a Function of the Zeta Potential of Heterogeneous Membrane Surfaces in Ultrafiltration of Latex Solution

2014· article· en· W2313211175 sur OpenAlexafffund
Amira Abdelrasoul, Huu Doan, Ali Lohi, Chil‐Hung Cheng

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFoulingUltrafiltration (renal)MembranePolysulfoneZeta potentialMembrane foulingPermeationChemical engineeringChromatographyChemistryMembrane technologyMaterials scienceNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to develop a fouling attachment model applicable for both hydrophilic and hydrophobic nonuniform pore size membranes. The predictive models found in the present study allow for an accurate estimation of the depositional and coagulation attachments, at a given operating condition and membrane surface charges. The effect of the zeta potential of the membrane surface on the fouling attachments, the total mass of fouling, the permeate flux, and the specific power consumption in ultrafiltration of a latex solution was also investigated. Polysulfone flat membrane with a MWCO of 60 000 at different surface charges was used under a constant flow rate and cross-flow mode in ultrafiltration of the latex paint solution. Response Surface Methodology (RSM) was implemented throughout the experimental design. Furthermore, hydrophilic ultrafilic and cellulose acetate membranes at different zeta potentials, as well as hydrophobic PVDF membranes, were used to test the reliability and accuracy of the predictive models. The fouling model and the correlations found in the present study form a comprehensive set of predictive models that allow for the estimation of the mass of fouling and the increase in transmembrane pressure, applied to both hydrophilic and hydrophobic membranes of a variety of materials with different molecular weight cutoff (MWCO) values.

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)0,001
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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