Effect of Surface Modification with Electrospun Nanofibers on the Performance of an Ultrafiltration Membrane
Notice bibliographique
Résumé
Electrospinning of nanofibrous mats to create new membranes has been widely investigated, however surface modification of commercial membranes by electrospinning of nanofiber layer has received limited attention. In this work, the surface of a commercial polyethersulfone (PES) ultrafiltration membrane was coated with electrospun polyvinylidene fluoride (PVDF) hydrophobic nanofibers (NFs) for different time periods, i.e., 25 min, 125 min, and 250 min., and the effect of coating on the filtration performance was investigated. The membranes were characterized by scanning electron microscopy (SEM), contact angle measurement and further subjected to pure water permeation experiments, as well as the filtration of Ottawa River Water (ORW) and various protein solutes. By a thorough statistical analysis, it was concluded that the coating with the electrospun nanofiber layer enhanced the pure water permeation (PWP) flux. However, the fouling of the composite nanofiber/PES membranes was more severe due to the compaction of the soft nanofiber layer and the entrapment of foulants in the spaces between nanofibers. The nanofiber mat did not impact the separation of protein solutes as the composite and base PES membranes had the same protein removals.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».