Low‐energy reverse osmosis membrane with high boron rejection by surface modification with a polysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present paper aims at producing a high‐performance low‐energy reverse osmosis membrane by modifying the polyamide layer with potassium persulphate, chitosan, and methacrylic acid and sodium hypochlorite treatment. A supramolecular assembly of chitosan was made on the polyamide layer with methacrylic acid to increase the permeate flux. The concentrations of chitosan and methacrylic acid were varied to investigate the best combination of treatment to achieve superior performance. The membrane treated with 1000 mg/L chitosan and 4 % methacrylic acid showed permeate water‐flux 3.2 times that of virgin TFC RO membrane with a ∼2 % decline in salt rejection and a boron rejection of 97.45 % at pH 10. This membrane demonstrated energy saving of 68.78 % as compared to virgin thin film composite reverse osmosis membrane. Membranes were tested for hydrophilicity by contact angle analysis, surface charge by zeta potential analysis, morphology evaluation by scanning electron microscope, surface features by atomic force microscope, and chemical structural changes by attenuated total reflectance infrared spectroscopy. Significant enhancement in membrane performance was observed by surface modification to achieve ultra‐low energy reverse osmosis process development.
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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 | 0,001 |
| 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 ».