Natural clinoptilolite composite membranes on tubular stainless steel supports for water softening
Notice bibliographique
Résumé
Disk membranes generated from high-purity natural clinoptilolite mineral rock have shown promising water desalination and de-oiling performance. In order to scale up production of these types of membranes for industrial wastewater treatment applications, a coating strategy was devised. A composite mixture of natural clinoptilolite from St. Cloud (Winston, NM, USA) and aluminum phosphate was deposited on the inner surface of porous stainless steel tubes by the slip casting technique. The commercial porous stainless steel tubes were pre-coated with a TiO2 layer of about 10 μm. Phase composition and morphology of the coating materials were investigated using X-ray diffraction and scanning electron microscopy. Water softening performance of the fabricated membranes was evaluated using Edmonton (Alberta, Canada) municipal tap water as feed source. Preliminary experimental results show a high water flux of 7.7 kg/(m(2) h) and 75% reduction of hardness and conductivity in a once-through membrane process at 95 °C and feed pressure of 780 kPa. These results show that natural zeolite coated, stainless steel tubular membranes have high potential for large-scale purification of oil sands steam-assisted gravity drainage water at high temperature and pressure requirements.
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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 ».