Design, Characterization, and Performance of Composite Electrospun Nanofiber Membrane Adsorption Systems for the Removal of Pharmaceutical and Personal Care Products from Water
Notice bibliographique
Résumé
The contamination of water bodies by pollutants such as pharmaceutical and personal care products (PPCPs) is a globally widespread phenomenon resulting mainly from incomplete removal in wastewater treatment. Several technologies exist to remedy this problem, among them adsorption onto micro- and nanoparticles. However, a disadvantage of treatment by adsorbents such as powdered activated carbon (PAC) by dosing is the requirement to remove them in a subsequent step. A system capable of anchoring adsorbents onto a membrane to prevent leaching into treated water has the potential to present significant advantages in the field.Electrospun nanofiber membranes (ENMs) are a new generation of membrane with a large void fraction and interconnected pore structure. Although often used as size-exclusion membranes, they can also be used as adsorptive membranes. It was found that carbonaceous adsorbents can be successfully immobilized by ENMs either in sandwich membrane or co-electrospun configurations. In this study, single-walled carbon nanotubes (SWCNT) and PAC were sandwiched by two superimposed ENM sheets, which prevented the adsorbents from leaching into the permeate while achieving high removals of the 6 tested PPCPs. PAC was also successfully co-electrospun into an adsorptive ENM. To maximize their exposure, two aspects of ENM design were addressed: controlling fiber diameter via the addition of salt and controlling particle diameter by sieving the PAC particles into different size bins. Addition of salt produced PAC-ENMs with thinner fibers and enhanced surface area. This resulted in an enhancement of adsorption capacity, faster adsorption kinetics, and delayed breakthrough behaviour of a model contaminant. Electrospinnig membranes with different PAC size fractions showed that surface area, adsorption capacity, and adsorption kinetics were strongly correlated to the external surface area of PAC particles, and were thus maximized for the smallest size fraction of PAC. A model representing the initial fractional removal as a function of residence time in dynamic filtration was developed, and an exponential relationship was elucidated. In static adsorption, the correlation between the kinetic constants and the surface area of the adsorptive ENM was modelled by the predictively accurate Active Layer Diffusion Model (ALDM).
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».