Congo red filtration by polyacrylonitrile-based copolymer membranes
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Congo red removal from wastewater by a filtration method was studied via membranes obtained from polyacrylonitrile-co-poly(2-ethylhexylacrylate) copolymers having various monomer ratios and polyacrylonitrile-co-poly(2-ethylhexylacrylate)/polyaniline blends with various polyaniline contents. It was found that the dye rejection value increased with acrylonitrile content in polyacrylonitrile-co-poly(2-ethylhexylacrylate) membranes. Also, blending copolymers with polyaniline enhanced the dye rejection rate. The performance of membranes showed incremental increase with increase in the polyaniline content. Both pH and concentration effects on the dye rejection rate of membranes were evaluated. The performance of polyacrylonitrile-co-poly(2-ethylhexylacrylate) membranes did not change significantly, whereas polyaniline-containing membranes had higher dye rejection rates at acidic pH levels. PAN(92)-co-P2EHA(8)-PANI(15%) demonstrated the highest dye rejection value of 99.7% at pH 3 when the feed concentration was 50 ppm. It also showed good resistance to increase in feed concentration. It had dye rejection values of 97.2% and 88.5% for 100 and 200 ppm feed concentrations, respectively.
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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 | 0,001 |
| 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 ».