Fouling of nanofiltration membranes based on polyelectrolyte multilayers: The effect of a zwitterionic final layer
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we investigate the effect of membrane surface chemistry on fouling in surface water treatment for polyelectrolyte multilayer based nanofiltration (NF) membranes. The polyelectrolyte multilayer approach allows us to prepare three membranes with the same active separation layer, apart from a difference in surface chemistry: nearly uncharged crosslinked Poly(allylamine hydrochloride) (PAH), strongly negative poly(sodium 4-styrene sulfonate) PSS and zwitterionic poly(2-methacryloyloxyethyl phosphorylcholine-co-acrylic acid) (PMPC-co-AA). Initially, we study foulant adsorption for the three different surfaces (on model interfaces), to demonstrate how a different surface chemistry of the top layer affects the subsequent adsorption of five different model foulants (Humic Acids, Alginates, Silica Nanoparticles, negatively and positively charged Proteins). Subsequently, we study fouling of the same model foulants on our polyelectrolyte multilayer based hollow fiber NF membranes with identical surface chemistry to the model surfaces. Our results show that nearly uncharged crosslinked PAH surface generally fouls more than strongly negatively charged PSS surface. While negative BSA adsorbs better on PSS, probably due to charge regulation. Overall, fouling was mainly driven by electrostatic and acid-base interactions, which led, for both PAH and PSS terminated membranes, to flux decline and changes in selectivity. In contrast, we demonstrate through filtration experiments carried out with synthetic and real surface water, that the bio-inspired zwitterionic phosphatidylcholine surface chemistry exhibits excellent fouling resistance and thus stable performance during filtration.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».