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Enregistrement W3188213456 · doi:10.1021/acsami.1c11302

Hyper-Cross-Linked Polymer-Decorated Surfaces with Ultrahigh Efficiency for Oil/Water Emulsion Separation and Recovery

2021· article· en· W3188213456 sur OpenAlexfundno aff
Qi Sheng, Wendy Tian, Colin D. Wood

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésMaterials sciencePolydimethylsiloxaneEmulsionChemical engineeringCoatingPolymerMelamineFiltration (mathematics)AdsorptionSelectivityPorosityCondensationComposite materialOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel superhydrophobic/superoleophilic surface has been developed by direct surface condensation of dichloroxylene that results in a controlled coating of hyper-cross-linked polymers. Specifically, the coating was successfully applied to a melamine formaldehyde sponge and optimized by fine-tuning the reaction variables. The resulting hierarchical porous sorbents stabilized by polydimethylsiloxane exhibited an increased surface area, good physiochemical stability, high selectivity, and adsorption capacities for a variety of oils and solvents. The composite can separate oil in water emulsions with ultrahigh separation efficiency >99% over 10 cycles in liter-scale experiments, wherein the highest separation efficiency was as low as 2 ppm even with a short period of filtration, suggesting strong potential for oil/water separation and recovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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