Antifouling Cellulose Hybrid Biomembrane for Effective Oil/Water Separation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Oil/water separation has been of great interest worldwide because of the increasingly serious environmental pollution caused by the abundant discharge of industrial wastewater, oil spill accidents, and odors. Here, we describe simple and economical superhydrophobic hybrid membranes for effective oil/water separation. Eco-friendly, antifouling membranes were fabricated for oil/water separation, waste particle filtration, the blocking of thiol-based odor materials, etc., by using a cellulose membrane (CM) filter. The CM was modified from its original superhydrophilic nature into a superhydrophobic surface via a reversible addition-fragmentation chain transfer technique. The block copolymer poly{[3-(trimethoxysilyl)propyl acrylate]-block-myrcene} was synthesized using a "grafting-from" approach on the CM. The surface contact angle that we obtained was >160°, and absorption tests of several organic contaminants (oils and solvents) exhibited superior levels of extractive activity and excellent reusability. These properties rendered this membrane a promising surface for oil/water separation. Interestingly, myrcene blocks thiol (through "-ene-" chemistry) contaminants, thereby bestowing a pleasant odor to polluted water by acting as an antifouling material. We exploited the structural properties of cellulose networks and simple chemical manipulations to fabricate an original material that proved to be effective in separating water from organic and nano/microparticulate contaminants. These characteristics allowed our material to effectively separate water from oily/particulate phases as well as embed antifouling materials for water purification, thus making it an appropriate absorber for chemical processes and environmental protection.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle