Recent advances in synthesis and applications of mixed matrix membranes
Notice bibliographique
Résumé
Researchers are currently considering membranes separation processes due to their eco-friendly, process simplicity and high efficiency. Selecting a suitable and efficient operation is the primary concern of researchers in the field of separation industries. In recent decades, polymeric and inorganic membranes in the separation industry have made significant progress. The polymeric and inorganic membranes have been challenged due to their competitiveness in permeability and selectivity factors. A combination of nanoparticle fillers within the polymer matrix is an effective method to increase polymeric and inorganic membranes’ efficiency in separation processes. Mixed matrix membranes (MMMs) have been considered by the separation industry due to high mechanical and physicochemical, and transfer properties. Moreover, gas separation, oil treatment, heavy metal ions removal, water treatment and oil-water separation are common MMMs applications. Selecting suitable polymer blends and fillers is the key to the MMMs construction. The combination of rubbery and glassy polymers with close solubility parameters increases the MMMs performance. The filler type and synthesis methods also affect the morphological and transfer properties of MMMs significantly. Zeolites, graphene oxide (GO), nanosilica, carbon nanotubes (CNTs), zeolite imidazole frameworks (ZIFs) and metal-organic frameworks (MOFs) are used in the MMMs synthesis as fillers. Finally, solution mixing, polymerization in situ and sol-gel are the primary synthesising MMMs methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».