Preparation of Thermoplastic Polyurethane (TPU) Perforated Membrane via CO2 Foaming and Its Particle Separation Performance
Notice bibliographique
Résumé
The way in which a perforated structure is formed has attracted much interest in the porous membrane research community. This novel structure gives materials an excellent antifouling property as well as a low operating pressure and other benefits. Unfortunately, the current membrane fabrication methods usually involve multi-step processes and the use of organic solvents or additives. Our study is the first to offer a way to prepare perforated membrane by using a physical foaming technique with CO2 as the blowing agent. We selected thermoplastic polyurethane (TPU) as the base material because it is a biocompatible elastomer with excellent tensility, high abrasion resistance, and good elastic resilience. Various processing parameters, which included the saturation pressure, the foaming temperature, and the membrane thickness, were applied to adjust the TPU membrane’s perforated morphology. We proposed a possible formation mechanism of the perforated membrane. The as-prepared TPU membrane had good mechanical properties with a tensile strength of about 5 MPa and an elongation at break above 100%. Such mechanical properties make this novel membrane usable as a self-standing filter device. In addition, its straight-through channel structure can separate particles and meet different separation requirements.
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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 | 0,001 | 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 ».