Clay Nanoparticles Composite Membranes Prepared with Three Different Polymers: Performance Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results obtained from the evaluation of clay nanoparticles as an additive for improving the characteristics and performance of composite membranes cast with polysulfone (PS), polyethersulfone (PES), and polyvinylidene fluoride (PVDF). Different concentrations of clay nanoparticles, ranging from 1 to 10% based on the polymer mass, were used to prepare all dope solutions. The addition of clay nanoparticles changed the internal pore morphology of membranes, which resulted in significant changes on their performance, regarding its water permeability, and fouling potential. The optimum nanoclay concentration for permeability enhancement was different for each polymer, 1.5%, 2.0%, and 6.0% for PS, PES, and PVDF, respectively. This difference can be attributed to the differences of polymer’s hydrophobicity, based on the contact angle of a sessile water drop, which is higher for PVDF (PVDF is more hydrophobic than PS and PES). The flow improvement changed based on the main polymer. Significant changes in internal pore structure were observed for all membranes. The proportion of macrovoids was decreased and pores had a better connectivity across the cross section for PES and PS membranes. For PVDF membranes, the addition of nanoclay had a different effect on their microstructure. In this case, internal pores were 20% wider, factor that increased the average membrane porosity. The simultaneous evaluation of the clay nanoparticles used as an additive have clearly demonstrated its potential application for composite membrane production. It is also worth to note that the best way for identifying and evaluating the potential for an additive for membrane casting is considering its effects for different polymers, under the same casting conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».