Transparent PAN:TiO2 and PAN-co-PMA:TiO2 Nanofiber Composite Membranes with High Efficiency in Particulate Matter Pollutants Filtration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Particulate matter is one of the main pollutants, causing hazy days, and it has been serious concern for public health worldwide, particularly in China recently. Quality of outdoor atmosphere with a pollutant emission of PM2.5 is hard to be controlled; but the quality of indoor air could be achieved by using fibrous membrane-based air-filtering devices. Herein, we introduce nanofiber membranes for both indoor and outdoor air protection by electrospun synthesized polyacrylonitrile:TiO2 and developed polyacrylonitrile-co-polyacrylate:TiO2 composite nanofiber membranes. In this study, we design both polyacrylonitrile:TiO2 and polyacrylonitrile-co-polyacrylate:TiO2 nanofiber membranes with controlling the nanofiber diameter and membrane thickness and enable strong particulate matter adhesion to increase the absorptive performance and by synthesizing the specific microstructure of different layers of nanofiber membranes. Our study shows that the developed polyacrylonitrile-co-polyacrylate:TiO2 nanofiber membrane achieves highly effective (99.95% removal of PM2.5) under extreme hazy air-quality conditions (PM2.5 mass concentration 1 mg/m3). Moreover, the experimental simulation of the test in 1 cm3 air storehouse shows that the polyacrylonitrile-co-polyacrylate:TiO2 nanofiber membrane (1 g/m2) has the excellent PM 2.5 removal efficiency of 99.99% in 30 min.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».