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Enregistrement W2995352469 · doi:10.1021/acsami.9b16875

Fabrication of Highly Permeable and Thermally Stable Reverse Osmosis Thin Film Composite Polyamide Membranes

2019· article· en· W2995352469 sur OpenAlexafffund
Pooria Karami, Behnam Khorshidi, João B. P. Soares, Mohtada Sadrzadeh

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation Alliance
Mots-clésMembraneThin-film composite membranePolyamideMaterials scienceMicroporous materialChemical engineeringPermeationReverse osmosisComposite numberInterfacial polymerizationPolymer chemistryFabricationPolymerComposite materialMonomerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing thermally stable polymer membranes for high-temperature water treatment is in high demand, as the recommended usage temperatures of most commercial membranes are lower than 50 °C. In this study, we synthesized novel thin film composite polyamide membranes by modifying the chemical structure of their selective layers. Triaminopyrimidine was used to synthesize a polyamide selective layer with high cross-linking density over a microporous poly(ether sulfone) support. The addition of triamiopyrimidine to the classic m -phenylenediamine/trimesoyl chloride combination remarkably improved the permeation of the membranes. All synthesized thin film composite membranes showed consistent permeate flux for 9 h of operation at 75 °C with only a slight reduction in salt rejection. This study provides a promising and reproducible methodology to develop thermally stable high-flux thin film composite membranes, opening up a new paradigm for high-temperature water treatment processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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