2D Material Nanofiltration Membranes: From Fundamental Understandings to Rational Design
Notice bibliographique
Résumé
Since the discovery of 2D materials, 2D material nanofiltration (NF) membranes have attracted great attention and are being developed with a tremendously fast pace, due to their energy efficiency and cost effectiveness for water purification. The most attractive aspect for 2D material NF membranes is that, anomalous water and ion permeation phenomena have been constantly observed because of the presence of the severely confined nanocapillaries (<2 nm) in the membrane, leading to its great potential in achieving superior overall performance, e.g., high water flux, high rejection rates of ions, and high resistance to swelling. Hence, fundamental understandings of such water and ion transport behaviors are of great significance for the continuous development of 2D material NF membranes. In this work, the microscopic understandings developed up to date on 2D material NF membranes regarding the abnormal transport phenomena are reviewed, including ultrafast water and ion permeation rates with the magnitude several orders higher than that predicted by conventional diffusion behavior, ion dehydration, ionic Coulomb blockade, ion-ion correlations, etc. The state-of-the-art structural designs for 2D material NF membranes are also reviewed. Discussion and future perspectives are provided highlighting the rational design of 2D material membrane structures in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».