Layer‐by‐layer self‐assembly of polyethersulphone microfiltration membranes for dye removal and flux recovery improvement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Commercial polyethersulphone (PES) microfiltration (MF) membranes were modified with sulphuric acid, chitosan (CHS), and graphene oxide (GO) by the layer‐by‐layer self‐assembly method via electrostatic interaction using a pressurized filtration system. The sulphonation of the PES MF membranes was achieved through the filtration of a 10 wt.% sulphuric acid solution. The negatively charged surface of the PES MF membrane allowed the interaction between amino groups present in CHS, and finally, the membrane substrate received a negatively charged layer through the filtration of a GO solution. Characterization analysis such as contact angle, scanning electron microscopy (SEM), and attenuated total reflectance‐Fourier transform infrared spectroscopy (ATR‐FTIR) proved that the membranes were successfully modified. The effect of CHS and GO masses were analyzed, the membrane that showed the best performance was MF CHS 1 GO 0.5 with a rejection of 100% of the Reactive Black 5 (RB5) dye, hydraulic permeability of 10.18 L/m 2 · h · bar, and flux recovery ratio of 71.21%. Also, this membrane was able to be reused in three cycles, maintaining a rejection of RB5 higher than 85% during the last cycle. Therefore, the study provides an interesting alternative for the removal of anionic dyes solubilized in water from the textile industry.
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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 | 0,000 | 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 ».