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Enregistrement W3113442200 · doi:10.1016/j.apsadv.2020.100051

Explication of hydrophobic silica as effective pore former for membrane fabrication

2020· article· en· W3113442200 sur OpenAlexaff
Charlene Sharmini Fernandes, Nik Abdul Hadi Md Nordin, Muhammad Roil Bilad, Takeshi Matsuura, Zulfan Adi Putra, Mohd Dzul Hakim Wirzal, Juhana Jaafar

Notice bibliographique

RevueApplied Surface Science Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi PetronasMinistry of Higher Education
Mots-clésHydrophobic silicaMembraneContact angleChemical engineeringHydrophobeFiltration (mathematics)PermeanceMaterials scienceHydrophobic effectChemistryChromatographyPolymer chemistryOrganic chemistryPermeation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane development is one of the key aspects to enhance the productivity of a filtration process. This study evaluates a hydrophobic silica as pore former for fabrication of polyvinylidene difluoride (PVDF) membrane for liquid based filtration and compare it with a hydrophilic silica. Membranes incorporated with hydrophobic (M-series) and hydrophilic silica (N-series) with loadings of 1, 2 and 3 wt% in the dope solution were fabricated, characterized and subjected to filtration tests using feeds of pure water, raw wastewater, secondary effluent, microalgae solution and activated sludge. Results show that the hydrophobic silica remained within the membrane matrix (7.24% of elemental Si by EDS), almost three-fold higher than the hydrophilic silica (2.48%). It turned the membrane surface to be more hydrophobic ascribed by increasing water contact angle from 87° from the pristine PVDF membrane up to 97° for the membrane with the highest loading of hydrophobic silica. On the other hand, the addition of hydrophilic decreased the contact angle down to 67° for the membrane with the highest loading. Loading hydrophobic silica enhanced the dope solution viscosities up to 1825–2000 cP, upon dropwise addition of nonsolvent (water), whereas the viscosity remained at 880–950cP for the hydrophilic silica. Addition of hydrophobic silica increased the number of surface pore without significantly altering the pore size of about 0.12 µm. On the other hand, an increase in the pore size (up to 0.33 µm) was observed when hydrophilic silica was added. Despite the smaller pore size, the pure water permeance of the hydrophobic silica loaded membranes (450–984 L/m2hbar) outperformed the hydrophilic silica loaded membranes (420–600 L/m2hbar) due to their higher surface porosities thanks to the higher number of surface pores. The filtration results of multiple feeds showed the advantages of loading more hydrophobic silica in improving the hydraulic performance. The findings demonstrate the efficacy of hydrophobic silica as pore former in PVDF membrane fabrication.

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 seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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