Robust fabrication of thin film polyamide-TiO2 nanocomposite membranes with enhanced thermal stability and anti-biofouling propensity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of nano-enabled composite materials has led to a paradigm shift in the manufacture of high-performance nanocomposite membranes with enhanced permeation, thermo-mechanical, and antibacterial properties. The major challenges to the successful incorporation of nanoparticles (NPs) to polymer films are the severe aggregation of the NPs and the weak compatibility of NPs with polymers. These two phenomena lead to the formation of non-selective voids at the interface of the polymer and NPs, which adversely affect the separation performance of the membrane. To overcome these challenges, we have developed a new method for the fabrication of robust TFN reverse osmosis membranes. This approach relies on the simultaneous synthesis and surface functionalization of TiO2 NPs in an organic solvent (heptane) via biphasic solvothermal reaction. The resulting stable suspension of the TiO2 NPs in heptane was then utilized in the interfacial (in-situ) polymerization reaction where the NPs were entrapped within the matrix of the polyamide (PA) membrane. TiO2 NPs of 10 nm were effectively incorporated into the thin PA layer and improved the thermal stability and anti-biofouling properties of the resulting TFN membranes. These features make our synthesized membranes potential candidates for applications where the treatment of high-temperature streams containing biomaterials is desirable.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».