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Enregistrement W4210473977 · doi:10.1016/j.mex.2022.101627

Methods for stability assessment of electrically conductive membranes

2022· article· en· W4210473977 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneMaterials scienceGlutaraldehydeChemical engineeringPassivationMicrofiltrationCoatingUltrafiltration (renal)Cellulose triacetateComposite materialChemistryChromatographyPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface properties of electrically conductive membranes (ECMs) govern their advanced abilities. During operation, these properties may differ considerably from their initially measured properties. Depending on their operating conditions, ECMs may undergo various degrees of passivation. ECM passivation can detrimentally impact their real time performance, causing large deviations from expected behaviour based on their initially measured properties. Quantifying these changes will enable consistent performance comparisons across the active and electrically conductive membrane research field. As such, consistent methods must be established to quantify ECM membrane properties. In this work, we proposed three standardized methods to assess the electrochemical, chemical, and physical stability of such membrane coatings: 1) electrochemical oxidation, 2) surface scratch testing, and 3) pressurized leaching. ECMs were synthesized by the most common approach - coating support ultrafiltration (UF) and/or microfiltration (MF) polyethersulfone (PES) membranes with carbon nanotubes (CNT) cross-linked with polyvinyl alcohol (PVA) and two types of cross-linkers (either succinic acid (SA) or glutaraldehyde (GA)). We then evaluated these ECMs based on the three standardized methods: 1) We evaluated electrochemical stability as a function of electro-oxidation induced by applying anodic potentials. 2) We measured the scratch resistance to quantify the surface mechanical stability. 3) We measured physical stability by quantifying the leaching of PVA during separation of a model foulant (polyethylene oxide (PEO)). Our methods can be extended to all types of electrically conductive membranes including MF, UF, nanofiltration (NF), and reverse osmosis (RO) ECMs. We propose that these fundamental measurements are critical to assessing the viability of ECMs for industrial MF, UF, NF, and RO applications.•Anodic-oxidation was used to check the electrochemical stability of ECMs•Depth of penetration resulted from scratch test is an indicator of the electrically conductive membrane coating's mechanical stability•The leaching of the main components forming the nanolayer was quantified to assess the membranes' physical stability.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,359 · 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