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Enregistrement W3090331079 · doi:10.1002/app.49867

Cellulose acetate ultrafiltration membranes customized with copper oxide nanoparticles for efficient separation with antifouling behavior

2020· article· en· W3090331079 sur OpenAlexaff
S. Vetrivel, Meenakshi Sundaram Sri Abirami Saraswathi, Dipak Rana, Kumar Divya, A. Nagendran

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneBiofoulingCellulose acetateNanocompositeChemical engineeringMaterials scienceUltrafiltration (renal)Contact anglePhase inversionNanoparticlePermeationCopperOxideChromatographyChemistryComposite materialNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cellulose acetate (CA) nanocomposite ultrafiltration membranes are fabricated with copper oxide (CuO) nanoparticles with the aim of improving efficient protein separation and antifouling performance. CuO nanoparticles are synthesized from cupric nitrate using a wet precipitation method and characterized by FTIR and XRD. CA/CuO nanocomposite membranes fabricated using 0.5, 1.0, and 1.5 wt% of CuO nanoparticles individually by simple phase inversion technique. The CA nanocomposite membrane with 0.5 wt% of hydrophilic CuO exhibited enhanced PWF of 118.6 Lm −2 h −1 due to the improvement in porosity and water uptake. This is in good agreement with the enhanced hydrophilicity of the CA/CuO nanocomposite membranes results observed in surface contact angle and morphological investigations. Further, 95.5% of BSA separation and 94.7% of flux recovery ratio (FRR) indicates its superior antifouling potential caused due to the presence of the hydration layer at the CA/CuO membrane surface. Among all the fabricated membranes, the CA‐0.5 nanocomposite membrane with 0.5 wt% of CuO exhibited superiorly improved hydrophilicity, water permeation, BSA separation, and antifouling performance indicates its potential use in water and wastewater treatment applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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