Ultraporous Membranes Electrospun from Nonsolvent‐Induced Phase‐Separated Ternary Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrospinning of nonsolvent‐induced phase‐separated ternary (NIPST) systems has gained a lot of interest due to its potential to produce (nano)fibers, which are superficially and internally porous with nanoscale surface roughness. Membranes produced from such systems are expected to have a high specific surface area (SSA; e.g., more than 50 m2 g−1), an essential requirement for many of their applications. In spite of their advantages and potential, there are major issues regarding the electrospinning of NIPST systems that are not systematically addressed in the literature. In this paper, the most recent developments are reported and the potential and challenges associated with the electrospinning of NIPST systems are discussed. Furthermore, the essential steps to improve and optimize the electrospinning process of these systems are concisely discussed. By developing a modified time‐dependent rheological model, a time range can be defined for NIPST systems as “electrospinnability window,” in which fiber functionality and characteristics can be tailored through aging of the systems prior to electrospinning. Some potential post‐treatment processes are also proposed based on the results of recent studies to stabilize as‐electrospun membranes without damaging their highly porous fibers, which can guarantee their in‐service mechanical and morphological stability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».