Recent Advances in Thin Film Composite (TFC) Reverse Osmosis and Nanofiltration Membranes for Desalination
Notice bibliographique
Résumé
Reverse osmosis (RO) by polymeric membranes is known to be among the successful technologies for brackish and seawater desalination. For the development of these polymeric RO membranes, two different techniques have been used – the phase inversion method for asymmetric membranes, such as cellulose acetate membrane and the interfacial polymerization for thin film composite (TFC) membranes. Despite the high quality of the water produced by TFC–RO process, TFC membranes are susceptible to fouling. After a long period of academic and industrial researches, it is generally accepted that hydrophilicity, surface charge, and surface roughness of the TFC membrane surface are the major factors which affect the membrane susceptibility to fouling. As a result, several recent studies have focused on tailoring these properties with the aim of producing TFC membranes with reduced fouling as well as enhanced flux and salt rejection for use in desalination.In this study, authors present a comprehensive summary of the most recent findings in the literature focusing on the enhancement of TFC RO and nanofiltration membrane performance in desalination applications, by tailoring membrane characteristics. The authors would then present a new concept for the preparation of TFC membranes by interfacial polymerization on porous polysulfone support using novel additives, namely, surface modifying macromolecules (SMMs). Hydrophilic SMMs (LSMMs) were synthesized both ex–situ and in–situ within the organic solvent of the TFC system. The RO performance results showed that the addition of the ex–situ LSMM significantly decreased the salt rejection of the membrane and slightly reduced the flux, while in the case of the in–situ LSMM, salt rejection was improved but the flux declined at different rates for different LSMM concentrations. The membrane prepared by the in–situ LSMM exhibited less flux decay over an extended operational period.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».