Acid–Base Polymeric Foams for the Adsorption of Micro-oil Droplets from Industrial Effluents
Notice bibliographique
Résumé
Separation of toxic organic pollutants from industrial effluents is a great environmental challenge. Herein, an acid–base engineered foam is employed for separation of micro-oil droplets from an aqueous solution. In acidic or basic environments, acid–base polymers acquire surface charge due to protonation or dissociation of surface active functional groups. This property is invoked to adsorb crude oil microdroplets from water using polyester polyurethane (PESPU) foam. The physicochemical surface properties of the foam were characterized using X-ray photoelectron spectroscopy, inverse gas chromatography, electrokinetic analysis, and micro-computed tomography. Using the surface charge of the foam and oil droplets, the solution pH (5.6) for maximum separation efficacy was predicted. This optimal pH was verified through underwater wetting behavior and adsorption experiments. The droplet adsorption onto the foam was governed by physisorption, and the driving forces were attributed to electrostatic attraction and Lifshitz–van der Waals forces. The foam was regenerated and reused multiple times by simple compression. The lowest trace oil content in the retentate was 3.6 mg L –1, and all oil droplets larger than 140 nm were removed. This work lays the foundation for the development of a new class of engineered foam adsorbents with the potential to revolutionize water treatment technologies.
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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 ».