Improved surface hydrophilicity and antifouling property of nanofiltration membrane by grafting <scp>NH</scp><sub>2</sub>‐functionalized silica nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Organic fouling has been a major impediment for the widespread application of nanofiltration membranes because it could degrade the performance and shorten the service life of such membranes. In this study, the NH2‐functionalized silica nanoparticles (NH2–SiO2 NPs) were grafted on the surface of commercial NF90 membrane to improve the hydrophilicity and antifouling property with the N‐(3‐dimethylaminopropyl)‐N‐ethylcarbodiimide hydrochloride coupled with the N‐hydroxysuccinimide (EDC/NHS) to activate carboxyl groups on the membrane surface. The surface roughness (Ra) of this modified membrane decreased from value of 47.4 nm of the pristine membrane to 43 nm. The water contact angle of the modified membrane decreased from 48.4° to 15°, indicating the high hydrophilicity of the surface. Moreover, the EDC/NHS membrane showed good stability when it was exposed to the ruinous physical stress (2‐min sonication). The optimized grafting conditions, including the SiO2 concentration (0.5 wt%), the activation time of EDC/NHS (20 min), and the reaction time of NH2–SiO2 NPs with membrane surface (12 h), were obtained by a series of experiments. Under the antifouling test of 36 hours with bovine serum albumin (BSA) and hexadecyltrimethylammonium bromide (CTAB) as foulants, the EDC/NHS membrane lost 42.1% and 49.6% of its initial flux, respectively, which is lower than that of the pristine membrane (52.2% and 68%, respectively). After cleaning with deionized water for 2 hours, the EDC/NHS membrane also showed significant improvement of flux recovery ratio (92% and 87%, respectively) than did the pristine membrane (70.3% and 60%, respectively).
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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) | 0,000 | 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 ».