Optimization of hydrophilic/hydrophobic phase separation in sPEEK membranes by hydrothermal treatments
Notice bibliographique
Résumé
Via SAXS, herein, we studied how a sPEEK microstructure evolves when it is immersed in water at a wide range of temperatures (20-100 °C) and time scales (from a few hours to dozens of days). In particular, we scrutinized the behavior of sPEEK at the temperature and time associated with the appearance of a well-defined nanosegregated morphology. At 80 °C, we observed nanoscale swelling along with smoothing of the water/polymer interface over a long period of time (several days). Herein, two of the main membrane properties, i.e., water uptake and proton conductivity, were studied for different immersion times and temperatures. It was found that the abovementioned properties were remarkably correlated with the evolution of the membrane microstructure, which was partly conserved after drying. The present findings helped us to understand that the thermally activated evolutions observed at both the nanoscale and macroscale were associated with the sPEEK β-relaxation crossover. Therefore, the very different swelling behaviors of sPEEK and Nafion are correlated to the much higher β-relaxation of sPEEK vs. Nafion (75 °C vs. -20 °C - dry state). From a practical viewpoint, this study emphasizes, for membranes alternative to Nafion, the importance and impact of the membrane pretreatment on their functional properties.
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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) | 0,001 | 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 ».