Ultrafiltration Membranes Functionalized with Polydopamine with Enhanced Contaminant Removal by Adsorption
Notice bibliographique
Résumé
The performance of polymeric ultrafiltration membranes functionalized with polydopamine to couple depth adsorption of contaminants with the typical surface rejection characteristics of the membrane is investigated. Two approaches are deployed to achieve this functionalization: in a two‐step method, the ultrafiltration membranes are initially fabricated by phase inversion, then followed by coating with polydopamine; in a more facile and advantageous one‐step method, the membranes are subjected to phase inversion in a water solution containing dopamine, so that polymer precipitation and polydopamine functionalization occur at the same time. Methylene blue is used as the representative target contaminant to study the enhancement of membrane adsorption behavior, and its removal is investigated both in batch and under filtration conditions. The sorption capacity increases with increasing polydopamine coating time and is higher for the membranes fabricated via the one‐step protocol. The amount of methylene blue adsorbed per unit of membrane mass is large (roughly 5–10 mg g −1 ) and the kinetics of adsorption is fast. These characteristics allow these materials to get operated effectively and for long times in membrane filtration processes before stopping the system for regeneration. The saturated membranes are completely regenerated and reused without loss of performance by cycling in acidic and alkaline solutions. image
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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 ».