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Enregistrement W2884600177 · doi:10.20381/ruor-22158

Fabrication and VMD Performance of TiO2 Nanocomposite PVDF Membranes and PVDF-PTFE Composite Membranes

2018· dissertation· en· W2884600177 sur OpenAlexfundno aff
Zhelun Li

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanocompositeMembraneMaterials scienceFabricationComposite numberComposite materialChemical engineeringNanotechnologyEngineeringChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, two different strategies were carried out to modify the polyvinylidene fluoride (PVDF) distillation membrane for desalination. The first strategy was the addition of TiO2 nanoparticles into the target membranes and a synergistic effect of hydrophilic and hydrophobic nanoparticles was found for the first time in this work. And the other strategy was the introduction of another polymer material, polytetrafluoroethylene (PTFE), to the PVDF membranes to fabricate a flat sheet PVDF-PTFE composite membrane and this is the first attempt that such a membrane to be made. Two types of membranes were characterized by scanning electron microscopy (SEM) detection, porosity measurement, energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX), Attenuated total reflectance (ATR)-Fourier transformed infrared spectroscopy (FTIR), contact angle (CA) measurement, atomic force spectroscopy (AFM) detection and liquid entry pressure of water (LEPw) measurement. Their performance was evaluated by vacuum membrane distillation (VMD) experiments. And the best VMD pure water permeate flux of the membranes fabricated under these two modify strategies could achieve 4.26 kg/m2h (M-L5-B2) and 5.61 kg/m2h (M-40), respectively, when that of pure PVDF membrane is only 0.71 kg/m2h. The salt rejection of the prepared composite membranes are all stably higher than 99.5% which demonstrate their capacity for desalination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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