Graphene Oxide Membranes for High Salinity, Produced Water Separation by Pervaporation
Notice bibliographique
Résumé
Oil and gas industries produce a huge amount of wastewater known as produced water which contains diverse contaminants including salts, dissolved organics, dispersed oils, and solids making separation and purification challenging. The chemical and thermal stability of graphene oxide (GO) membranes make them promising for use in membrane pervaporation, which may provide a more economical route to purifying this water for disposal or re-use compared to other membrane-based separation techniques. In this study, we investigate the performance and stability of GO membranes cast onto polyethersulfone (PES) supports in the separation of simulated produced water containing high salinity brackish water (30 g/L NaCl) contaminated with phenol, cresol, naphthenic acid, and an oil-in-water emulsion. The GO/PES membranes achieve water flux as high as 47.8 L m−2 h−1 for NaCl solutions for membranes operated at 60 °C, while being able to reject 99.9% of the salt and upwards of 56% of the soluble organic components. The flux for membranes tested in pure water, salt, and simulated produced water was found to decrease over 72 h of testing but only to 50–60% of the initial flux in the worst-case scenario. This drop was concurrent with an increase in contact angle and C/O ratio indicating that the GO may become partially reduced during the separation process. Additionally, a closer look at the membrane crosslinker (Zn2+) was investigated and found to hydrolyze over time to Zn(OH)2 with much of it being washed away during the long-term pervaporation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».