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Enregistrement W4205168031 · doi:10.3390/polym14010197

Fouling Prevention in Polymeric Membranes by Radiation Induced Graft Copolymerization

2022· review· en· W4205168031 sur OpenAlexaff
Muhammad Nidzhom Zainol Abidin, Mohamed Mahmoud Nasef, Takeshi Matsuura

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésMembraneFoulingMembrane foulingCopolymerMaterials scienceBiofoulingChemical engineeringBiochemical engineeringProcess engineeringNanotechnologyChemistryPolymerEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of membrane processes in various fields has now undergone accelerated developments, despite the presence of some hurdles impacting the process efficiency. Fouling is arguably the main hindrance for a wider implementation of polymeric membranes, particularly in pressure-driven membrane processes, causing higher costs of energy, operation, and maintenance. Radiation induced graft copolymerization (RIGC) is a powerful versatile technique for covalently imparting selected chemical functionalities to membranes' surfaces, providing a potential solution to fouling problems. This article aims to systematically review the progress in modifications of polymeric membranes by RIGC of polar monomers onto membranes using various low- and high-energy radiation sources (UV, plasma, γ-rays, and electron beam) for fouling prevention. The feasibility of the modification method with respect to physico-chemical and antifouling properties of the membrane is discussed. Furthermore, the major challenges to the modified membranes in terms of sustainability are outlined and the future research directions are also highlighted. It is expected that this review would attract the attention of membrane developers, users, researchers, and scientists to appreciate the merits of using RIGC for modifying polymeric membranes to mitigate the fouling issue, increase membrane lifespan, and enhance the membrane system efficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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