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Enregistrement W3098557350 · doi:10.1021/acsami.0c15194

Nanodiamond-Enabled Thin-Film Nanocomposite Polyamide Membranes for High-Temperature Water Treatment

2020· article· en· W3098557350 sur OpenAlexafffund
Pooria Karami, Behnam Khorshidi, Laleh Shamaei, Éric Beaulieu, João B. P. Soares, Mohtada Sadrzadeh

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMembraneMaterials sciencePolyamideNanocompositeNanodiamondChemical engineeringContact angleInterfacial polymerizationThin-film composite membraneWettingPolymerPolymer chemistryComposite materialReverse osmosisMonomerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite growing demands for high-temperature wastewater treatment, most available polymeric membranes are limited to mild operating temperatures (<50 °C) and become less efficient at high temperatures. Herein we show how to make thermally stable reverse osmosis thin-film nanocomposite (TFN) membranes by embedding nanodiamond (ND) particles. Polyamide composite layers containing different loadings of surface-modified ND particles were synthesized through interfacial polymerization. The reactive functional groups and the hydrophilic surface of the NDs intensified the interactions of the nanoparticles with the polymer matrix and increased the surface wettability of the TFN membranes. Contact angle measurement showed a maximum decrease from 88.4° for the pristine membrane to 58.3° for the TFN membrane fabricated with 400 ppm ND particles. The addition of ND particles and ethyl acetate created larger surface features on the polyamide surface of TFN membranes. The average roughness of the membranes increased from 108.4 nm for the pristine membrane to 177.5 nm for the TFN membrane prepared with highest ND concentration. The ND-modified TFN membranes showed a higher pure water flux (up to 76.5 LMH) than the pristine membrane (17 LMH) at ambient temperature at 220 psi and room temperature. The TFN membrane with the highest loading of ND particles overcame the trade-off relation between the water flux and NaCl rejection with 76.5 LMH and 97.3% when 2000 ppm of NaCl solution was filtered at 220 psi. Furthermore, with increasing ND concentration, the TFN membrane showed a lower flux decline at high temperatures over time. The TFN400 prepared with 400 ppm of m -phenylene diamine functionalized ND particles had a 13% flux decline over a 9 h filtration test at 75 °C. This research provides a promising path to the development of high-performance TFN membranes with enhanced thermal stability for the treatment of wastewaters at high temperatures.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations59
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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